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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：

1. 金属材料数据 20万
2. 纳米材料数据 30万
3. 相图数据 6万
4. 材料性能数据 20万
5. 材料腐蚀数据
6. 表面处理数据
7. 焊接材料数据

专利数据：

1. 全球专利基础著录数据 1.3亿
2. 全球专利原文数据 1亿
3. 全球专利附图数据
4. 全球专利法律状态数据
5. 全球专利法律状态数据
6. 全球专利引文数据
7. 全球专利分类索引数据
8. 全球专利重点申请人工商关联数据
9. 全球生化医药专利深加工数据
10. 全球专利全文数据

医疗器械数据：

1. 国内政策法规数据 3千
2. 行业标准数据
3. 中国医疗器械审评数据 20万
4. 中国医械临床试验数据 5千
5. 全球医械临床试验数据 7万
6. 医用耗材中标数据 1400万
7. 医用耗材带量采购数据 400万
8. 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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