“此外，模型的微调和与人类偏好的对齐也是非常重要的一步。人类偏好对齐基本上都是靠人工标注来实现的。特别是在GPT早期，大部分工作都是靠人工标注，例如标注哪些内容是不合法的、违反社会道德的以及哪些是人们更喜欢看到的表达方式。然而，随着大模型的发展，许多大模型的对齐工作已经可以采用模型生成模型、模型生成语言的方式来完成。然而，这种方式仍然存在问题，即大模型生成的内容可能存在不准确之处，因此，人的批判性思考，即评估和对齐，仍然是必不可少的。”吴昊宇进一步说道。

随着算法模型的不断进化，大模型训练将越来越多地引领四川数据标注走向自动化，这会是一个明确趋势，但这会是一个相当长的过程。此外，大模型虽好，但需要大算力支撑，动辄就是数千万，甚至上亿元的投入，并不是每个企业都能负担得起。因此，自动标注与人工标注相结合，才是目前更具性价比的方案。