大模型由于其强大的自然语言与多模态信息处理能力，可以应对不同语义粒度下的任务，进行复杂的逻辑推理，还具有超强的迁移学习和少样本学习能力，可以快速掌握新的任务，实现对不同领域、不同数据模式的适配，这些特点使得大模型较容易的赋能其他行业，提升行业效率。
教育：2023年至今，全球教育科技公司积极布局教育领域大模型，网易有道发布面向K12教育的大模型“子曰”，实现个性化分析指导、引导式学习等功能，好未来发布数学领域大模型MathGPT，可自动出题并给出解答，涵盖小学到高中数学知识。教育领域大模型正成为智能辅助教学的新工具，其知识整合能力可满足学生动态需求，实现个性化学习。
办公：微软新一代办公软件Copilot，将大模型应用于办公场景，实现智能化协助用户提高工作效率。用户只需用自然语言提出需求，Copilot 即可以快速生成或修改文档内容。同时也支持生成或者修改PPT，高质量满足打工人的日常办公需求。
金融：马上消费发布国内首个零售金融大模型“天镜”，具有知识汇集、唤醒数据价值等应用场景，可助力零售金融机构实现智能客服、精准营销、风险控制等能力。在模型训练规模不断扩大的背景下，金融行业大模型精度持续提升，已经成为金融机构实现业务智能化的重要途径。
聊天机器人：大模型最常见的还能够进行人设聊天，与用户进行个性化交互。通过语音、图像等多模态数据，为智能助理、智能家居等设备提供更自然智能的人机交互方式，以提升用户体验。
Part1：
教育场景的大模型需要掌握全学科的知识点，以实现对学生学习进程的精确跟踪，学习难点和要点精准识别，教师对应调整教学方案，提高教学效率并实现个性化教学等功能。
数据堂1.5亿+道中文试题数据，助力实现大模型范式跃升
数据堂基于教育场景的多年积累，构建了丰富的大模型成品训练数据集。包括中文K12
全学科试题2286万道、大学及职业考试试题1.35亿道，涵盖全学科和全专业，试题中的图片和公示都进行了解析转换，数据内容包含题目、答案、解析、知识点等多维度信息。
数据字段：包含数据质量级别，试题考点，内容类型，题型，学段，题目难度，年级，科目，实体来源，答案，解析等字段；
专业类别：科目为语文、数学、英语、历史、地理、政治、生物、物理、化学、科学、公安、公考、医学、外语、学历、工程、教育、法律、经济、职业、计算机、资格和金融等
题型类别：多项选择题、单项选择题、判断题、填空题等
存储格式：Json
Part2：
如何避免大模型在与人类的对话过程中产生理解偏差？研究显示，使用高质量上下文作为对话历史信息会对模型的性能产生积极地影响。这是因为高质量对话详细信息可以让模型从中学习上下文中的特定模式和风格。
数据堂1.2亿组中英人人多轮对话文本数据，评估大模型细粒度性能基准
数据堂基于各行各业上百类话题，构建了丰富的多轮对话，每组包含两个角色以上，轮次至少5轮，平均轮次在6轮左右。
语言：中文、英文
数据格式：excel，json
数据内容：深度对话数据，情感表达丰富
话题：涵盖安全、材料科学、机械工程、嗜好、地理科学、传统等100余类专业话题领域
结语：
数据堂提供20TB大模型训练数据，包含大规模无标注文本数据，多语种平行语料数据、SFT问答对数据及多模态数据集，成品数据，即取即用。覆盖场景和量级持续扩充中。后台联系小堂，快速获取大模型最新打包样例链接！