在众多的数据治理影响因素中，以下 6 各方面对大模型应用效果的影响是最大的：

(1)数据质量：数据质量直接影响最终语言模型的质量，其重要性甚至可能超过模型架构和训练技巧。因此，我们需要确保数据集的准确性和可靠性。

(2)数据多样性：数据的多样性也是非常重要的。例如，LLaMA 项目在训练中只使用了开源的数据源，证明了只用开源数据也能训练出性能优秀的大语言模型。

(3)数据预处理：在训练前，我们需要对数据进行预处理，如分词等。这一步骤可以帮助模型更好地理解和学习语言的结构。

(4)特定类型的数据：我们可以用特定类型数据的训练，来完成特定类型数据的输出。例如，如果我们想训练一个专门用于法律文档的模型，就需要使用大量的法律文档作为训练数据。

(5)数据管道（pipeline）：整个训练过程可以分为三个阶段，数据管道、模型训练和推理。在数据管道阶段，我们需要搜集、清洗、预处理和存储数据。

(6)公开的通用数据集：领域大模型的应用开发不能只有领域数据，否则很可能会降低大模型的应用效果。有很多公开的数据集可以用于大语言模型的预训练和微调。这些数据集可以帮助我们节省部分数据准备时间，并带来启发。