数据治理框架成AI发展关键，ChatGPT等模型性能提升获实证

本文提出面向人工智能的数据治理框架，涵盖源数据、预训练、评测、微调、推理及运维六个治理阶段，分析ChatGPT、Ziya2及能源领域AI模型的数据治理案例。研究显示，数据治理显著提升模型性能，如ChatGPT通过优化训练数据和推理数据治理提升表现，Ziya2通过高质量预训练数据实现性能突破，能源领域AI模型通过数据治理优化行业应用。该框架对AI技术发展具有参考价值。