本文系统阐述大模型数据集标注的完整方法论，核心为以任务为中心的标注规范、多层质检与人类偏好对齐，并在工具选型与治理闭环上实现可审计与合规。通过明确标注类型（指令、偏好、安全、代码与多模态）、制定细粒度指南与校准、构建SFT与RM数据、采用国内外平台协同，结合合成数据、弱监督与主动学习实现规模化提效。最终形成“可控、可证、可复用”的数据生产线，显著提升模型的泛化与安全，同时预判未来将走向数据治理产品化、对齐评估标准化与人类—模型协作的混合标注新常态。