DataFlow：用自然语言自动准备LLM数据
论文名称：DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI 该论文提出LLM驱动的统一数据准备框架DataFlow，旨在解决当前LLM数据准备碎片化、标准化缺失的问题。框架含近200个可复用算子与6类领域通用流水线，采用类PyTorch编程接口，支持模块化、可调试的数据处理。通过DataFlow-Agent，可将自然语言指令自动转化为可执行流水线。实验表明，其在文本、数学推理、代码等任务上表现优异，Text-to-SQL执行准确率提升3%，代码基准平均提升7%，10K样本数据集性能超越1M规模数据集，为数据中心型AI发展提供系统级基础。 大语言模型（LLMs）的发展高度依赖高质量、大规模数据，但当前LLM数据准备存在碎片化、标准化缺失的问题。现有实践多依赖临时脚本和松散工作流，缺乏统一抽象与可复用组件，难以支持模型在环的生成式工作流，且数据合成与语义精修等核心需求未得到充分满足，制约了LLM性能提升与跨任务泛化能力。 针对LLM数据准备的碎片化与低效问题，提出一套统一、可扩展的LLM驱动数据准备框架，实现模块化、可复用、可调试的数据处理流程。同时支持自然语言指令到可执行流水线的自动转换，提升数据准备的效率、质量与可重复性，为数据中心型AI发展提供系统级基础。 DataFlow框架通过统一抽象、可复用组件与智能编排，解决了LLM数据准备的碎片化问题，实现了高效、高质量、可重复的数据处理流程。其多领域流水线与算子生态系统，为数据中心型AI提供了强大的技术支撑，验证了高质量合成数据在提升LLM性能与数据效率上的核心价值。 未来将拓展多模态支持（表格、图形、多模态数据），开发面向特定领域的变体（如DataFlow-AI4S、DataFlow-Industry）；进一步完善生态系统，强化社区贡献机制；优化智能编排能力，提升复杂任务下的流水线自动构建精度，推动LLM数据准备向标准化、自动化方向发展。
论文作者：Hao Liang, Xiaochen Ma, Zhou Liu, Zhen Hao Wong, Zhengyang Zhao, Zimo Meng, Runming He, Chengyu Shen, Qifeng Cai, Zhaoyang Han, Meiyi Qiang, Yalin Feng, Tianyi Bai, Zewei Pan, Ziyi Guo
Github地址：https://github.com/OpenDCAI/DataFlow
论文链接：https://www.lab4ai.cn/paper/detail/reproductionPaper?utm_sour...论文简介
DataFlow论文核心内容总结
1. 研究背景
2. 研究目的
3. 本文核心贡献
4. 研究方法
5. 研究结果
6. 总结与展望
总结
展望