随着大模型的深入发展，各类资源要素的配置状态已悄然变化。其中，数据的价值已被提升到一个新高度。
大模型往往拥有庞大的参数和复杂的网络结构，需要大量的数据来学习和优化。数据的质量和数量直接决定了模型的训练效果。若数据不足或质量不佳，模型可能无法有效学习到数据的特征和规律，从而影响性能。
数据能提升模型的泛化能力，即模型在未见数据上的表现能力。通过多样、丰富的数据的训练，模型能更好地应对复杂情况。
数据还可用于评估大模型性能，帮助研究者调整模型参数和结构，理解模型的局限性。
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提供高质量数据资源。
材料数据：
- 金属材料数据 20万
- 纳米材料数据 30万
- 相图数据 6万
- 材料性能数据 20万
- 材料腐蚀数据
- 表面处理数据
- 焊接材料数据
专利数据：
- 全球专利基础著录数据 1.3亿
- 全球专利原文数据 1亿
- 全球专利附图数据
- 全球专利法律状态数据
- 全球专利法律状态数据
- 全球专利引文数据
- 全球专利分类索引数据
- 全球专利重点申请人工商关联数据
- 全球生化医药专利深加工数据
- 全球专利全文数据
医疗器械数据：
- 国内政策法规数据 3千
- 行业标准数据
- 中国医疗器械审评数据 20万
- 中国医械临床试验数据 5千
- 全球医械临床试验数据 7万
- 医用耗材中标数据 1400万
- 医用耗材带量采购数据 400万
- 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。
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