近日，中国电信研究院依托中国电信云网融合大科创装置的智算资源，研发出大模型多方协同训练可信数据空间，实现在保障原始数据不出域的前提下，开展大模型多方协同隐私训练，有效提升大模型泛化性能，为大模型高质量发展与数据价值释放提供了创新路径与实践支撑。
据悉，大模型多方协同训练可信数据空间突破了大模型多方协同隐私训练技术，聚焦多方训练和数据保护，赋能大模型研发全流程的高智能、高安全与高可用。该空间具备以下核心能力：
可信管控：作为大模型多方协同训练可信数据空间的核心基础，旨在实现数据在多方协同训练过程中的安全性与可控性。通过身份认证机制，确保参与方的身份真实可信，并结合差分隐私技术，保障大模型训练过程中的数据安全。
资源交互：作为大模型多方协同训练可信数据空间实现多方协同训练的关键支撑，通过构建参与方与中央节点之间的互连互通机制，打破“数据孤岛”，各参与方能够在“数据不出域”的前提下，实现企业或机构间的数据流通。
价值共创：价值共创是大模型多方协同训练可信数据空间的关键根基。通过多方主体的协同合作，实现数据要素的价值释放。各参与方能够在不直接共享原始数据的前提下，实现模型参数的协同更新与优化，得到泛化性能更好的全局模型，最终达成多方共赢的价值创造。
此外，大模型多方协同训练可信数据空间还可通过可信管控、资源交互与价值共创等能力，实现在“数据不出域”的条件下进行多方协同训练，不仅提升了大模型的泛化性能，还有效推动数据要素价值释放。
