AI大模型訓練資料（英國社會綜合類）資料收集與整理：

• 多通路收集：資料來自全球超過1萬家包括線上社會平台、圖書館、博物館、政府資料庫以及線下社會活動、學術機構等，確保資料的廣泛性和代表性。
• 專業團隊篩選：由社會學、歷史學、經濟學、語言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：資料依社會類型、地理、時代、語言等多元維度進行分類整理，方便使用者依需求快速定位所需資料。
• AI生成整理：該資料包含專注於社會指令調整的資料集，包括文本，圖片，音頻，視頻等資料。

LLM大模型訓練資料包（英國社會綜合類別）包含以下欄位：

• 社會主題：來自全球超過1000家社會平台通路。
• 生成內容：結合社會理論與資料分析產生的詳細內容描述，包括政策分析、社會事件解讀、經濟趨勢評估等。
• 參考資料：原始資料集中提供的真實社會資訊或文獻引用，確保內容的真實性和可溯源性。
• 預測內容：解決方案中Mixtral模型預測的社會指標或分析結果，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：neuronicx_uk 或OpenAI-uk-society。
• generation_type ：without_reference_solution 或masked_reference_solution。

數據特點：

• 多元化資料來源：涵蓋本地新聞、產業人物、法律制度、學術研究、人文學科、金融數據等多種類型的數據，確保模型在不同社會場景中的適應性。
• 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，滿足全球社會AI計畫的多語言需求。
• 豐富的社會面向：提供詳盡的社會分析數據，包括政治動態、經濟指標、文化發展、教育體系、醫療保障等，助力模型深入理解社會多樣性。
• 資料隱私與合規：遵守各國社會資料隱私法規，確保資料使用的合法性與安全性。
• 全面涵蓋：涵蓋從19世紀到21世紀的社會發展，從政治、經濟到文化、教育，確保模型具備廣泛的社會知識基礎。
• 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：

400G的英國社會資料包大約包含1億個資訊。這項估算是基於平均每個資料約4KB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。透過比較不同社會類型的數據對模型效果的影響，確保全面涵蓋所需的社會知識點，並優化模型在實際社會應用中的表現。

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：

• 智慧社會分析系統：輔助社會學家進行社會趨勢分析，提高分析準確率與效率。
• 政策制定支援平台：為政府和機構提供智慧化的政策評估和建議。
• 社會事件預測工具：預測和分析潛在的社會事件和趨勢，支持決策。
• 學術研究輔助：幫助研究者進行大規模社會資料的解析與挖掘，促進學術研究。
• 教育與培訓：為社會學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，適用於涉及全球社會領域的AI專案。透過此資料包，您將獲得多語言、多類型的高品質社會數據，協助您的AI模型在社會領域的應用。

LLM大模型訓練資料包（英國社會綜合類400G）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（英國社會綜合類400G）。

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

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 />資料檔案將按語言、社會類型（如新聞、法律、經濟、文化等）和具體領域（如政策分析、經濟指標、文化發展等）進行分類整理，以便於快速查找和使用。

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（英國社會綜合類400G）**後，您將享有全年四次的免費資料更新服務，確保您的模型是基於最新的社會資料。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社會動態和研究成果。
• 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：涵蓋多種社會類型和文字內容，確保模型具備廣泛的社會知識基礎。
• 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。

選擇Neuronicx的LLM大模型訓練資料包（英國社會綜合類400G） ，您將擁有一個全面、優質的社會資料資源庫，為您的AI模型在社會領域的應用提供資料支持，協助實現智慧化社會分析與理解的目標。