四川数据标注经过海量、高质量数据不断训练调整能提高大模型准确性和效率。大模型训练需要通过如数据挖掘、网络爬虫、数据共享、数据开放、合法交易等方式获取数据，通过数据清洗、去重、格式化和人工标注等方式对数据进行处理。一般认为，训练数据生产过程，主要包括训练数据集结构设计、原料数据采集获取、数据加工标注、数据质量检测等环节。

近年来，我国数据标注市场发展迅速。据华经产业研究院统计，2021我国人工智能数据标注市场中，计算机视觉类、智能语音类和NLP（Natural Language Processing，缩写 NLP，自然语言处理）类需求占比分别为45.3%、40.5%和14.2%；2021年我国数据标注行业市场规模达到43.3亿元，同比增长约19.2%，预计到2029年市场规模将达到204.3亿元。一般认为，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。数据标注的类型包括图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等，例如对文本进行分词、词性标注和实体识别，对图像进行目标检测和分割。通过数据标注将需要机器识别和分辨的数据打上标签，然后让计算机不断地学习这些数据的特征，最终实现计算机能够自主识别。