在ChatGPT的带动下，大模型概念越来越火热，仅国内就有包括百度、阿里、腾讯、京东、科大讯飞在内的多家互联网、AI公司陆续宣布对大模型展开探索。不过，也有另外一种声音表示，虽然大模型在推进产业智能化升级中已表现出巨大潜力，但目前距离大规模产业应用依然存在诸多未知。
回归大模型本身，其主要依赖算法、算力和数据的综合支撑，这三大要素缺一不可，特别是数据质量的高低，往往决定AI算法模型的性能上限。大模型训练一般需要经过预训练、强化学习、应用三个阶段，期间需要对数据进行获取、清洗、训练、调优、对齐等数据管理。因此，大规模原始数据的获取，高质量的数据清洗，对模型训练至关重要。
湖仓一体作为一种新型的数据架构，为解决数据高质量问题提供了可能性。那么，大模型为什么需要湖仓一体架构的的数据平台来支撑呢？
从参数规模上看，AI大模型先后经历了预训练模型、大规模预训练模型、超大规模预训练模型三个阶段，参数量实现了从亿级到万亿级的突破，数据量极大，比如GPT-1是上亿规模的参数量，数据集就使用了1万本书的BookCorpus，25亿单词量，GPT-2参数量达到了15亿规模，GPT-3模型数据量更是超过百亿。如此巨大规模的数据量，必然面临数据质量参差不齐、有效数据难以抓取的问题。
从数据类型上来看，除了语言之外，图像、视频、音频、语义文本等多模态数据的出现，对数据采集、数据处理的技术也提出了更高的要求。
然而，大多数企业采用的数据仓库无法实现存算分离，数据湖的计算能力又明显不足，而湖仓一体结合了数据湖和数据仓库优势，存储和计算分别使用单独的群集，这样系统能够扩展到更多并发用户和更大数据量，且支持底层多种数据模型并存，支持异构数据的实时查询和分析，流数据分析、机器学习等，可以有效提升数据管理水平。
目前，国内外各大厂商都在研发“湖仓一体”架构，如亚马逊云科技的Redshift Spectrum、微软的Azure Data Lake、Databricks、华为云的FusionInsight、滴普科技的FastData等，赋能到各行业数据平台建设，实现海量、高维多源多模态的实时数据处理。。
滴普科技实时湖仓平台FastData，采用存算分离架构，提供多种数据类型的统一存储能力，具备数据入湖、实时计算、即席分析、湖仓管理、统一元数据管理等核心功能，支持PB级多模数据存储与处理，并基于DLink Mesh架构扩展支持分布式多级数据湖，具备统一的多租户权限和安全管控机制，支持流批一体数据处理、数据分析、数据科学等多工作负载。
特别是对于大模型存在的多个数据源集成带来的数据错误、重复内容，实时湖仓平台FastData可以覆盖数据资产化全流程进行质量监管和检验，通过数据治理体系建设，帮助企业沉淀标准的专业服务和数据资产分析场景库，保证数据口径的一致性，提升数据资产的完整性、准确性、一致性。
作为 “Data+AI”数据智能领域的领先实践者，滴普科技十分重视数据智能技术的创新价值，积极在AI大模型领域进行产品创新，逐渐构建了数据基础设施+数据治理的产品服务模式，为大模型产业提供数据底层基础设施建设。
在此基础上，滴普科技在基础产业与垂直领域进行数据智能模型创新，探索产业大模型体系。滴普科技成立了专门的FastAGI产品线，通过将开源模型本地化，以及基于行业知识形成行业领域模型，赋能到客户的业务领域中。
当前，大模型主要分为通用模型、垂直模型，如垂直的AI大模型就是针对某个特定领域或者场景，利用行业的数据和知识，提供更精准和高效的解决方案。未来，滴普科技也将继续发挥湖仓一体数据智能技术优势支持大模型发展，并提供业务垂直领域的数据智能模型创新服务，以模型+算力驱动企业数据智能决策。
