AI大模型訓練資料（經濟類）資料收集與整理：

• 多通路收集：資料來自全球超過2000家線上經濟平台、金融機構資料庫、圖書館、博物館以及線下經濟會議、學術機構等，確保資料的廣泛性和代表性。
• 專業團隊篩選：由經濟學、金融學、統計學等領域的專家團隊對收集到的數據進行篩選和驗證，確保數據的準確性和高品質。
• 多層次分類：資料依經濟型態、地理、時代、語言等多維度進行分類整理，方便使用者依需求快速定位所需資料。
• 資料類型：此資料包含專注於經濟指令調整的資料集，包括文本，圖片，音頻，視訊等資料。

LLM大模型訓練資料包（經濟類）包含以下欄位：

• 經濟主題：來自全球超過1000家經濟平台通路。
• 生成內容：結合經濟理論與資料分析產生的詳細內容描述，包括宏觀經濟分析、金融市場評估、政策影響分析等。
• 參考資料：原始資料集中提供的真實經濟資訊或文獻引用，確保內容的真實性和可溯源性。
• 預測內容：解決方案中Mixtral模型預測的經濟指標或分析結果，提供模型產生結果的參考。
• error_message ：若未使用程式碼，則顯示<not_executed>；否則為空或包含來自對應程式碼區塊的異常資訊。字串timeout表示程式碼區塊執行時間超過10秒。在目前資料集版本中，任何錯誤或逾時後均停止產生。
• is_correct ：評分腳本判斷最終內容是否正確，確保資料的可靠性。
• 資料集：neuronicx2200 或OpenAI-economics。
• generation_type ：without_reference_solution 或masked_reference_solution。

數據特點：

• 多樣化資料來源：涵蓋宏觀經濟指標、微觀經濟分析、金融市場數據、經濟政策文獻、產業報告等多種類型的數據，確保模型在不同經濟情境中的適應性。
• 高品質與低重複率：所有資料經過專業團隊篩選，重複率低於1%，確保訓練資料的新穎性和多樣性。
• 多語言支援：主要涵蓋中英文數據，同時支援多種主要語言，滿足全球經濟AI專案的多語言需求。
• 豐富的經濟維度：提供詳盡的經濟分析數據，包括GDP、通膨率、失業率、金融市場走勢、國際貿易數據等，輔助模型深入理解經濟動態。
• 資料隱私與合規：遵守各國經濟資料隱私法規，確保資料使用的合法性與安全性。
• 全面涵蓋：涵蓋從宏觀經濟政策到微觀企業分析，從傳統經濟理論到現代金融科技，確保模型具備廣泛的經濟知識基礎。
• 專業整理與註釋：每個資料均經過專業註釋，提供背景資訊與上下文，提升模型理解能力。

數據量評估：

500G的經濟數據包大約包含2億個資訊。這項估算是基於平均每個資料約2.5KB的大小，包括文字內容、元資料和註釋資訊。具體數量可能會根據資料類型和內容的複雜性而有所變化。

最佳化與偵錯

在模型訓練過程中，您可以根據初步結果調整模型參數、最佳化器、學習率等，以提升模型的精確度和表現。透過比較不同經濟類型的數據對模型效果的影響，確保全面涵蓋所需的經濟知識點，並優化模型在實際經濟應用中的表現。

輸出與應用

完成模型訓練後，可應用於多個實際場景，包括但不限於：

• 智慧經濟分析系統：輔助經濟學家進行宏觀經濟分析，提高分析準確率與效率。
• 金融市場預測平台：為投資人提供智慧化的市場預測與投資建議。
• 經濟政策評估工具：自動產生經濟政策的影響評估報告，支持政策制定者決策。
• 產業研究與報告產生：幫助研究人員和企業產生大規模產業研究報告，促進科學研究和商業決策。
• 教育與培訓：為經濟教育平台提供智慧化的教學內容與互動體驗。

資料包中的多語言、多類型資料支援廣泛的應用需求，適用於涉及全球經濟領域的AI專案。透過此數據包，您將獲得多語言、多類型的高品質經濟數據，助力您的AI模型在經濟領域的應用。

LLM大模型訓練資料包（經濟類500G）使用流程

購買與下載

1. 選擇購買<br />在Neuronicx平台上選擇購買LLM大模型訓練資料包（經濟類500G）。

2. 完成付款<br />完成付款後，您將收到包含下載連結或資料交付方式的通知。

3. 下載資料<br />根據通知指引，下載資料包到您的本機儲存裝置。

解壓縮與整理

1. 解壓縮資料包<br />下載完成後，使用支援的解壓縮軟體（如ZIP、RAR）解壓縮資料包。

2. 分類整理<br />資料檔案將依語言、經濟類型（如宏觀經濟、金融市場、國際貿易等）及具體領域（如GDP分析、股市走勢、貿易政策等）進行分類整理，以便快速尋找使用。

資料預處理

1. 格式化處理<br />依專案需求，將資料格式化處理，適配您的AI模型訓練框架（如PyTorch、TensorFlow等）。

2. 資料清洗<br />檢查並清除資料中的噪音或不符合標準的內容，確保訓練資料的高品質和準確性。

導入模型訓練環境

1. 匯入資料<br />將預處理後的資料匯入至您的模型訓練環境。

2. 配置載入參數<br />確保資料載入符合模型的輸入要求，如輸入資料格式、批次大小（batch size）等。

模型訓練

1. 啟動訓練<br />使用導入的資料進行模型訓練，開始優化過程。

2. 監控訓練過程<br />即時監控訓練過程中的各項指標，如損失函數、準確率等，確保模型逐步最佳化。

3. 參數調整<br />根據訓練結果，調整模型參數和最佳化器設置，以提升模型的整體效能。

售後支援

購買**LLM大模型訓練資料包（經濟類500G）**後，您將享有全年四次的免費資料更新服務，確保您的模型基於最新的經濟資料。此外，我們的技術團隊提供技術支持，協助您解決在資料使用和模型訓練過程中遇到的問題。

更多優勢

• 持續更新：每季更新一次資料包，確保您的模型基於最新的經濟動態和研究成果。
• 專業支援：Neuronicx提供從資料整合到模型最佳化的支援服務。
• 高相容性：資料包相容於多種AI訓練框架（如PyTorch、TensorFlow），方便整合到您的工作流程中。
• 靈活授權：依據商業需求提供多種授權方案，支援企業級部署。
• 可擴展性強：資料包設計考慮未來擴展需求，方便使用者根據專案需求進行二次開發和資料擴充。
• 安全可靠：採用資料加密和安全傳輸技術，確保資料在傳輸和預存程序中的安全性。
• 資料全面性：涵蓋多種經濟類型和文字內容，確保模型具備廣泛的經濟知識基礎。
• 高準確性：透過專業團隊的篩選和註釋，確保資料的準確性和可靠性。

透過選擇Neuronicx的LLM大模型訓練資料包（經濟類500G） ，您將擁有一個全面、優質的經濟數據資源庫，為您的AI模型在經濟領域的應用提供數據支持，助力實現智能化經濟分析與預測的目標。