大模型对数据集有啥要求！不同类型大模型对数据集的要求详解：从基础认知到行动规划！

本文分享一下不同类型的大模型对数据集都有啥要求。

基础认知大模型对数据集的要求

通过海量、覆盖多个领域的数据，构建AI对物理世界的基础认知框架，从而奠定大模型的基础能力。此场景只需要保证数据的基础质量即可，不需要过度拟合；对数据的标注精度不需要过高，更多的是通过自监督学习能力，从数据本身的结构中学习。

场景理解大模型对数据集的要求

通过对数据的精细化标注和丰富语义信息，将每一个样本数据做精心设计和标注，让大模型具备对场景理解、结构化解析和关系推理能力。此场景对数据质量要求较高，在数据标注过程中，需要标注覆盖场景所有关键信息，形成统一的不语义表达。同时，需要对数据质量进行交叉校验和一致性检查来提高数据质量。

行动规划大模型对数据集的要求

对数据集的要求是完整且严谨，包括问题假设、规划、验证、修改等完整数据链。数据量相对精炼，每个数据样本都需要精心构建。样本数据需要囊括逻辑推理数据、决策信息数据。要求逻辑推理样本数据的链条清晰、完整、可验证，不存在自相矛盾、循环论证、逻辑跳跃等问题。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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