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回答时间：2024-05-05 06:09
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*，进而对大模型效果形成阻碍。
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专业知识类期刊、专利、代码：
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多轮对话：
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音频数据：
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图片生成及隐式/显示推理多模态数据：
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药学数据：
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化学数据：
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l 谱图数据库 20万
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材料数据：
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专利数据：
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l 中国医疗器械审评数据 20万
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