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高质量的数据集对于训练高质量的人工智能模型非常重要。我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》中也强调，要提高训练数据质量，增强训练数据的真实性、准确性、客观性、多样性。因此，除了要有海量数量之外，高质量的数据产品往往还需要对收集的数据进行数据清洗、数据纠偏、数据整合等一系列工作，保障数据集合具有较广的覆盖面、较好的代表性、较高的准确性等，这往往都需要显著的投入。

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