示例一：

（正常题目格式 示例）示例二：

（题目转换成LLM大模型Jason格式 示例）

2025年最新版LLM大模型训练数据包（美国教学类）本数据采集自美国教学企业、教学平台、美国学习机构，美国大学教学材料等。其中Chegg数据含15%。

数据包含原始数据的问答格式，和已经转换成适合大模型训练的标准格式等。 本数据50%以上为中初水平、30%大学水平、20%硕博水平。
 

LLM大模型训练数据包（美国教学类）包含：

来自 全球超500家教学企业、平台、学校、机构而成的教学题目与答案

原始数据（问题、答案、学生课文、导师教学材料、辅助教学材料等数据）、经训练后的数据（Jason数据）、数据使用指南

LLM大模型训练数据包使用流程

购买与下载：

在平台上选择购买LLM大模型训练数据包（美国教学类）。

完成支付后，您将收到下载链接或数据交付方式的通知。

下载数据包到本地存储设备。
 

解压与整理：

下载完成后，解压数据包，通常以ZIP或RAR格式压缩。

数据文件会按照语言、学术层次（如高中、大学）和具体领域（如语文、数学、统计等）分类整理，便于查找和使用。
 

数据预处理：

数据已经进行了格式化处理，适配标准的AI模型训练框架（如PyTorch、TensorFlow等）。

检查数据中的噪音或不符合标准的内容，确保训练的准确性。
 

导入模型训练环境：

将数据导入至您的模型训练环境中。

确保数据加载符合模型的输入要求，如输入数据格式、批处理大小（batch size）等。
 

模型训练：

此数据包95%主要以英文为主，含5%左右的其他语言。

结合数据中的教学类知识，模型可以应用于自然语言处理、智能答题、解题系统、教学规划等多个领域。

通过此数据包，您将轻松获取多种类、多学术层次的高质量教学数据，为您的AI模型赋能。
 

优化与调试：

在训练过程中，根据初步结果调整模型参数、优化器、学习率等，提升模型的精度和表现。

对比不同学术领域的数据对模型效果的影响，确保全面覆盖所需知识点。
 

输出与应用：

完成训练后，将模型用于应用场景，如教学、教育平台等。

数据包中的多语言、多层次数据支持广泛的应用场景，特别是涉及全球教学领域的AI项目。
 

更新日志：数据包的定期更新可能会因每次更新而改变，例如，优化数据错误、重复率、格式变化等，具体以实际为准。

发布日期：2025年2月19号（本数据包每3个月会对数据进行更新与增加数据量，已购买的用户可在下载链接中免费获取最新的数据）

更新日志：2025年3月31日，新发布第二个数据包，含有1亿多条数据，与第一个数据包0%重复率。

更新日志：5月7日起，2个数据包皆更新为最新数据，非旧数据。
 

在官网购买多个数据包时，你可以使用以下优惠码进行减免。（分批购买也可享有以下优惠活动）

• 10%优惠码：LLM10（购买2个Chegg数据包时使用，可直接减免10%金额）
• 20%优惠码：LLM20（购买4个Chegg数据包时使用，可直接减免20%金额）
• 30%优惠码：LLM30（购买6个Chegg数据包时使用，可直接减免30%金额）
• 40%优惠码：LLM40（购买8个Chegg数据包时使用，可直接减免40%金额）
• 50%优惠码：LLM50（购买10个Chegg数据包时使用，可直接减免50%金额）

注意：官网自助下单如数额较大，可能无法支付，需要联系客服获取大额支付方式。