1、数据是模型的“粮食”，数据的丰富性、多样性和准确性直接影响模型的性能。2、算法是模型的“大脑”，算法的优劣直接决定了模型的智能程度。3、算力则是模型的“动力”，算力是大模型训练和运行的硬件基础。

获取大模型训练数据的方法主要有：1)明确数据类型需求；2)利用公开数据集平台；3)编写网络爬虫采集；4)通过众包平台收集；5)与机构合作共享数据；6)购买商用数据集。在数据获取过程中，需注意数据清洗、质量把控、版权合规及安全性问题，确保数据的多样性和代表性。合理组合多种方法可有效获取高质量训练数据。