美国AI巨头Anthropic、OpenAI等重申承诺，抵制深度伪造色情制品

目前，许多大型语言模型依赖于互联网上大量的公开数据进行训练，这使得获取高质量的训练数据成为一项关键任务。

包括 Adobe、Anthropic、Cohere、谷歌和 OpenAI 在内的公司，都在利用 Common Crawl 提供的庞大数据集来训练其人工智能模型，这表明该数据集在行业内具有广泛的应用和认可。

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数据质量直接影响人工智能模型的能力，而高质量的数据集能够确保模型学习到更准确、更有用的信息，从而提升整体性能。因此，利用优质的开源数据集对于构建强大的人工智能应用至关重要。正因为此，这些大型 AI 模型训练往往需要依赖Common Crawl 等大规模公共数据集，确保其模型能够接触到广泛且多样化的信息，从而提升其通用性和适应性。

不仅如此，Common Crawl 还通过提供大量的数据，为研究人员提供了一个宝贵的资源。研究人员可以利用 Common Crawl 提供的公开网络数据，进行各种自然语言处理和机器学习实验，无需自行收集和整理数据，大大降低了研究成本和时间。更重要的是，Common Crawl 拥有庞大的数据量，其中包含了大量与人工智能相关的讨论和信息，这对于训练更智能的人工智能模型至关重要。

Common Crawl 的创始人 Rich Skrenta 在描述该数据集的价值时指出，它的目标是创建一个尽可能全面的网络信息档案，并将其提供给公众使用。他表示：“我们在 Common Crawl 中投入了大量资源，旨在创建一个全面且可访问的网络数据集。我们希望能够支持创新型人工智能应用的发展，而不是让少数公司垄断数据资源。”

总而言之，人工智能领域的发展与高质量的数据集密不可分。2023年7月，包括 Anthropic、谷歌、OpenAI 和 Stability AI 在内的多家公司，都使用 Common Crawl 的数据进行模型训练，这进一步证明了其在人工智能研究和应用中的重要性，并推动了人工智能技术的进步。

尽管这些大型语言模型在人工智能领域取得了显著进展，但仍然存在数据偏见和质量控制等问题，需要持续改进。这意味着，在追求更强大的人工智能的同时，我们也需要关注数据集的质量和公平性，以确保人工智能的健康发展。

总结：

✨ 大部分语言模型依赖互联网公开数据进行AI模型训练，高质量数据集至关重要。  

🔍 Common Crawl 作为一个数据集合，被广泛应用于各种人工智能应用。  

📃 数据集的质量是 AI 模型能力的基础，同时需要注重偏见等数据问题。