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三天后。
鼎盛集团，大模型研究院，AI实验室。
刘大海在实验室待了二十几个时，通宵没合眼，眼睛通红，布满血丝。
年纪不了，这么熬已经有点吃不消；可精神仍很亢奋。
刚和韩路一见完面那回，对方用7B模型加一万条数据微调出的那个叫“汤圆”的模型，给了他很大震撼。
后来他被叫到鼎盛CEO郑晓波办公室问这个模型，他实话实：一定是标注数据好。
郑晓波问他，如果能拿到同等质量的数据，他能做出什么成绩。
刘大海，他能给天捅出个窟窿来。
那是夸张的法。
没想到，数据还真到了他手里——战投部VP程远亲自拿U盘送过来。
里面不是一万条，是八万条。
是鼎盛和源智科技签了合作协议，对方共享的。
大致浏览一遍，刘大海就确认：这就是微调出“汤圆”的那批数据。能标到这个程度，怪不得一个7B模型能被微调得这么强。
见猎心喜，他拉着组里人开了新一轮后训练，直接上顶格计算资源。
一轮一轮看结果，效果好得超乎想象。
一不心就通了个宵。
很多人以为做大模型是好职业：赚钱多，大厂争抢，全社会瞩目。
可只有真干这行的人才知道，这活儿一点也不好干。很多时候，损失怎么降、奖励模型怎么收敛、各项指标怎么平衡——代码能力上去了，数学推理又掉了。
有些能用理论解释，有些找不到解释。
干这一行就像在一片漆黑的大海上开船。
既看不到终点，也看不到四周，只知道自己在前进，可究竟在往哪个方向前进？不知道。
也不知道会先到陆地，还是先撞上冰山。
怪不得搞模型的人爱戏称自己在炼丹：开炉之前，谁也不知道能不能成。
太像了。
正因为知道让模型能力提升一点有多难，一下子拿到这么多高质量标注数据、提升这么多，刘大海才这么兴奋。
可最初的兴奋过去之后，他忽然觉出点不对。
源智科技有这么高质量的标注，不拿来训练自己的模型吗？就算没资源从头做起，拿市面上的开源基座模型做微调，也能做出很惊人的成果吧。
怎么一点动静都没有？
有了这点不对，刘大海又去细看共享过来的标注数据。
更觉得不对。
他一条一条翻过去。
质量高吗？高。
逻辑链条严密吗？严密。
可越看，刘大海眉头皱得越紧。
旁边一个组员路过，见他神情不对，问了一句：“刘博士，怎么了？我看结果超出预期地好，您脸色怎么这么难看？”
其实这组员自己也是博士——能在大模型组里工作的，不是博士反而奇怪。
可至少在这个组，能叫“刘博士”的只有刘大海，其他人都是直呼其名。
这自然是因为刘大海地位最高：鼎盛人工智能首席科学家。
刘大海看了看组员，指着屏幕上一条标注问：“你看这个，怎么样？”
组员一头雾水，看了看，：“挺好的啊。”
刘大海又指另一条：“那这个呢？”
组员仔细读了一遍，又：“这个也挺好的……吧？”
他已经被问得有点不自信了。
刘大海接着问：“这两条标注有什么共同点？”
组员想了想，试探道：“质量高？”
刘大海一愣。这倒对了，可明显是没用的信息。他问：“你不觉得，这些标注的语义里，对数据合规的引导太重了？”
啊？组员愣了愣：标注数据引导的是模型的行为模式，或者人格。
对合规有要求很正常吧？对齐训练不就是干这个的？
组员看刘大海的样子，觉得他有点杞人忧天。
这批标注的质量是高，高得惊人。
要是出去跟别人，我有一批高质量标注数据，质量太高了，还包含合规引导。
那不会被当成抱怨，只会被当成炫耀。
欠打的那种炫耀。
要知道，鼎盛研究院做大模型的几个组，这段时间最苦恼的就是高质量标注数据不够。
不管是外面外包的标注团队，还是鼎盛内部的标注团队，量是有的，质量却一言难尽。有时把标注加进去，模型能力和理解力反而下降。
这些科学家花在挑标注上的时间，可能比标注员花在标注上的还多。
组员没再搭话，接着干自己的活去了。
数据到位，大家都兴奋，忙得连轴转。
刘大海见自己的怀疑没人响应，摇了摇头，还是决定找上级汇报。
大模型这个事，马虎不得。
“你们先把下轮训练停一下，等我回来再继续。”刘大海喊了一声，出实验室，直奔林绍峰办公室。
林绍峰是鼎盛研究院的VP，刘大海的直属领导。
两人职级虽然相同，但刘大海是IC，不管人；林绍峰是管理岗，刘大海的考评要林绍峰定，自然仍有高低之分。
刘大海是临时来的，在门口跟秘书了一声。过了一会，秘书请他进去。
“林总。”一进屋，刘大海就开门见山，“前天来的那批数据，我觉得有点问题，建议训练先停一下。”
“哦？”林绍峰挑了挑眉，“你昨天不是还跟我数据质量很高、训练效果也很好吗？怎么一天就变卦了？”
“不，没变。”刘大海，“我不是质量问题，是觉得里面的逻辑引导好像有点重。”
“有什么影响呢？”林绍峰问。
“这个还不好，我还得再琢磨琢磨。”刘大海实话实。
林绍峰皱了皱眉。坤元是眼下全集团的重点，他压力很大，停一天影响都很大。
“那你要多少时间？”他耐着性子问。
刘大海低头想了想：“一个星期。”
“什么？”林绍峰以为自己听错了，定了定神，“我记得你一轮完整后训练是两个星期，对吧？你要花一个星期调查标注数据？”