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什么叫大模型？
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。
这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型一般会通过多任务学习来增强泛化能力，可以同时学习多种不同的自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
当前，国内AI大模型发展仍面临诸多困境。
其中，较为突出的就是高质量数据集的匮乏，这极大阻碍了大模型效果提升。
特别是专业的行业应用数据集，其获取难度更大，这导致大模型可使用的数据量受到限制，进而对大模型效果形成阻碍。
景联文科技是大语言模型数据供应商，致力于为不同阶段的模型算法匹配高质量数据资源。
世界知识类书籍、期刊、论文及高价值社区文本数据：
l 中文书籍 250万本
l 高质量外文文献期刊 8500万篇
l 英文高质量电子书 200万本
教育题库：
l 千12教育题库 1800万
l 大学题库 1.1亿，800万带解析
l 英文题库 500万
专业知识类期刊、专利、代码：
l 中文数字专利 4000万
l 程序代码（代码注释） 20万
多轮对话：
l 文本多轮对话 1500万
l 中英文剧本（电影、电视剧、剧本杀） 6万
音频数据：
l 普通话 65万小时
图片生成及隐式/显示推理多模态数据：
l 图文复杂描述 600万
l 图文推理问答对 600万
生物数据：
l 核酸库 4000万
l 蛋白库 50万
l 蛋白结构库 19万
l 通路库 1000万
l 生信工具
药学数据：
l 药物研发数据库 1300万
l 全球上市数据库 80万
l 一致性评价数据库 25万
l 生产检验数据库 40万
l 合理用药 300万
l 多维文献 1亿
l 原料药数据库 1100万
化学数据：
l 化合物数据库 1.6亿
l 反应信息数据库 4100万
l 物化性质数据库 1.6亿
l 谱图数据库 20万
l 晶体信息数据库 100万
l 安全信息数据库 180万
l 商品信息数据库 740万
材料数据：
l 金属材料数据 20万
l 纳米材料数据 30万
l 相图数据 6万
l 材料性能数据 20万
l 材料腐蚀数据
l 表面处理数据
l 焊接材料数据
专利数据：
l 全球专利基础著录数据 1.3亿
l 全球专利原文数据 1亿
l 全球专利附图数据
l 全球专利法律状态数据
l 全球专利法律状态数据
l 全球专利引文数据
l 全球专利分类索引数据
l 全球专利重点申请人工商关联数据
l 全球生化医药专利深加工数据
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医疗器械数据：
l 国内政策法规数据 3千
l 行业标准数据
l 中国医疗器械审评数据 20万
l 中国医械临床试验数据 5千
l 全球医械临床试验数据 7万
l 医用耗材中标数据 1400万
l 医用耗材带量采购数据 400万
l 医用设备招投标数据38万
同时景联文科技提供大模型训练数据的标注服务，致力于为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的多模态大模型训练数据。
详情可咨询我们官网~网页链接
大模型是什么？
大模型通常指的是具有庞大参数规模和复杂计算结构的机器学习模型，这类模型一般由深度神经网络构建而成，参数数量通常在数百万到数百亿之间。
优质数据是未来大模型的核心竞争力。
景联文科技是大语言模型数据供应商，致力于为不同阶段的模型算法匹配高质量数据资源。
世界知识类书籍、期刊、论文及高价值社区文本数据：l 中文书籍 250万本l 高质量外文文献期刊 8500万篇l 英文高质量电子书 200万本教育题库：l K12教育题库 1800万l 大学题库 1.1亿,800万带解析l 英文题库 500万专业知识类期刊、专利、代码：l 中文数字专利 4000万l 程序代码（代码注释） 20万多轮对话：l 文本多轮对话 1500万l 中英文剧本（电影、电视剧、剧本杀） 6万音频数据：l 普通话 65万小时图片生成及隐式/显示推理多模态数据：l 图文复杂描述 600万l 图文推理问答对 600万生物数据：l 核酸库 4000万l 蛋白库 50万l 蛋白结构库 19万l 通路库 1000万l 生信工具药学数据：l 药物研发数据库 1300万l 全球上市数据库 80万l 一致性评价数据库 25万l 生产检验数据库 40万l 合理用药 300万l 多维文献 1亿l 原料药数据库 1100万化学数据：l 化合物数据库 1.6亿l 反应信息数据库 4100万l 物化性质数据库 1.6亿l 谱图数据库 20万l 晶体信息数据库 100万l 安全信息数据库 180万l 商品信息数据库 740万材料数据：l 金属材料数据 20万l 纳米材料数据 30万l 相图数据 6万l 材料性能数据 20万l 材料腐蚀数据l 表面处理数据l 焊接材料数据专利数据：l 全球专利基础著录数据 1.3亿l 全球专利原文数据 1亿l 全球专利附图数据l 全球专利法律状态数据l 全球专利法律状态数据l 全球专利引文数据l 全球专利分类索引数据l 全球专利重点申请人工商关联数据l 全球生化医药专利深加工数据l 全球专利全文数据医疗器械数据：l 国内政策法规数据 3k条l 行业标准数据l 中国医疗器械审评数据 20万条l 中国医械临床试验数据 5K条l 全球医械临床试验数据 7万l 医用耗材中标数据 1400万l 医用耗材带量采购数据 400万l 医用设备招投标数据38万同时景联文科技提供大模型训练数据的标注服务，致力于为全球数千家人工智能从业公司和高校科研机构交付海量、高质量的多模态大模型训练数据。
景联文科技｜数据采集｜数据标注｜大语言模型训练数据助力人工智能技术，赋能传统产业智能转型升级
大模型是什么？
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。
这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。
大模型一般会通过多任务学习来增强泛化能力，可以同时学习多种不同的自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。
当前，国内AI大模型发展仍面临诸多困境。
其中，较为突出的就是高质量数据集的匮乏，这极大阻碍了大模型效果提升。
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教育题库：
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多轮对话：
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图片生成及隐式/显示推理多模态数据：
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生物数据：
l 核酸库 4000万
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药学数据：
l 药物研发数据库 1300万
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化学数据：
l 化合物数据库 1.6亿
l 反应信息数据库 4100万
l 物化性质数据库 1.6亿
l 谱图数据库 20万
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l 安全信息数据库 180万
l 商品信息数据库 740万
材料数据：
l 金属材料数据 20万
l 纳米材料数据 30万
l 相图数据 6万
l 材料性能数据 20万
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专利数据：
l 全球专利基础著录数据 1.3亿
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l 全球专利法律状态数据
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医疗器械数据：
l 国内政策法规数据 3千
l 行业标准数据
l 中国医疗器械审评数据 20万
l 中国医械临床试验数据 5千
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