32 Millionen-Naturwissenschaftliche Fächer Fragen Textanalyse und Datenverarbeitung

Wissenschaftliche Fächer Fragen

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32 Millionen naturwissenschaftliche und technische Testfragen mit strukturierter Textanalyse und Datenverarbeitung, darunter Mathematik, Physik, Chemie, Biologie und andere naturwissenschaftliche und technische Fächer in der Grundschule, Mittelschule, Oberschule und Universität. Jede Testfrage enthält Felder wie Frage, Antwort, Analyse, Fragetyp, Disziplin und Abschnitt. Diese Daten können für große Modellaufgaben zur Verbesserung des Fachwissens verwendet werden.

Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz für kommerzielle Zwecke, Forschungszwecke und mehr. Lizenzierte, fertige Datensätze helfen, KI-Projekte in Gang zu bringen.

Empfohlener Datensatz

6,9 Millionen-Chinesisch Multidisziplinäre Fragen Textanalyse und Datenverarbeitung

6,9 Millionen chinesische multidisziplinäre Testfragen textstrukturierte Analyse und Verarbeitung von Daten, einschließlich Grundschule, Junior High School, High School und Universität von mehreren Disziplinen. Jede Testfrage enthält Felder wie Frage, Antwort, Parsing, Fragetyp, Fachgebiet und akademischer Abschnitt. Diese Daten können für Aufgaben zur Verbesserung des Fachwissens großer Modelle verwendet werden.

Chinesische multidisziplinäre Fragen LLM Text

1 Million-Chinesische Code-Fragen Text-Parsing und Datenverarbeitung

1,000,000 chinesische Code-Test Fragen Text strukturiert Parsing und Verarbeitung von Daten, einschließlich c, c + +, Python, Java, Javascript mehrere Sprache Code-Test Fragen. Jede Testfrage enthält die Felder Frage, Antwort, Parsing und Sprache. Diese Daten können helfen, Modelle zu bauen und zu konsolidieren Code Programmierkenntnisse für eine bessere Leistung in der Programmierung Aufgaben.

Code Fragen LLM Text

114,000-Chinesische Wettbewerbsfragen Text Parsing und Datenverarbeitung

114,000 chinesische Testfragen mit strukturierter Textanalyse und Datenverarbeitung, einschließlich der Fächer Mathematik, Physik, Chemie und Biologie in Grund-, Mittel- und Oberschulen. Jede Testfrage enthält Felder wie Frage, Antwort, Parsing, Disziplin, Abschnitt und Fragetyp. Die Daten können für umfangreiche Aufgaben zur Erweiterung des Fachwissens des Modells verwendet werden und können auch zur allgemeinen Entwicklung der Intelligenz des Modells beitragen.

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Strukturierte Analyse und Verarbeitung der Daten von 1,5 Millionen koreanischen Testfragen

Strukturierte Analyse der Koreanisch-Prüfungsfragen Verarbeitung der Daten, insgesamt etwa 1,5 Millionen Prüfungsfragen; jede Frage enthält Felder wie Fragetyp, Frage, Antwort und Analyse; Die Fächer umfassen [Grundschule]: Koreanisch, Mathematik, Englisch, Sozialkunde, Naturwissenschaften; [Mittelschule]: Koreanisch, Englisch, Mathematik, Naturwissenschaften, Sozialkunde; [Gymnasium]: Koreanisch, Englisch, Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Geschichte, Geografie; Die Fragetypen umfassen Multiple-Choice-Fragen, Lückentexte, Ja/Nein-Fragen, Frage-Antwort-Fragen usw.; Die Daten können für Aufgaben zur Erweiterung des Fachwissens in großen Modellen verwendet werden.

K12 Fragen Text LLM Koreanisch

10 Millionen englische Testfragen Textdaten Strukturiertes Parsing und Datenverarbeitung

10 Millionen englische Testfrage Textdaten strukturiert Parsing und Verarbeitung von Daten, jede Testfrage enthält Frage, Antwort, Parsing, Thema, Klasse, und Frage-Typ-Felder; die Schulzeit umfasst Grundschule, Junior High und High School zur Universität; das Thema umfasst Mathematik, Biologie, Rechnungswesen, etc.; diese Daten ist der Text der Testfragen unter dem britischen und amerikanischen Systemen, die für die Verbesserung der Fachkenntnisse in der großen Modell verwendet werden können.

Englische Testfragen Textdaten LLM Large Language Model Large Model chatgpt Daten

130 Millionen-Chinesische Testfragetexte von der Grundschule bis zur Universität Parsing und Verarbeitung von Daten

130 Millionen Textdaten chinesischer Testfragen von der Grundschule bis zur Universität, mit insgesamt 20,87 Millionen K12-Testfragen (davon 16 Millionen mit Parsing) und 117 Millionen Hochschul- und Berufsschul-Testfragen (davon 7 Millionen mit Parsing); K12-Testfragen enthalten Felder wie Datenqualitätsstufe, Testpunkt, Inhaltstyp, Fragetyp, Schulstufe, Schwierigkeitsgrad der Frage, Klassenstufe, Thema, Quelle der Frage, Antwort, Parsing usw.; Hochschul- und Berufsschul-Testfragen enthalten Felder wie Antwort, Parsing, Kategorie; K12-Testfragen sind für Grund-, Mittel- und Oberschule, und die Themen sind Sprache, Mathematik, Englisch, Geschichte, Geografie, Politik, Biologie und Physik; K12-Testfragen sind für Grund-, Mittel- und Oberschule, und die Themen sind Sprache, Mathematik, Englisch, Geschichte, Geografie, Politik, Biologie und Physik. Hochschul- und Berufstestfragen enthalten Felder für Antworten, Erklärungen, Kategorien usw.; K12-Testfragen sind für die Grund-, Mittel- und Oberstufe, und die Fächer sind Sprache, Mathematik, Englisch, Geschichte, Geografie, Politik, Biologie, Physik, Chemie und Naturwissenschaften; Hochschul- und Berufstestfragen sind für die Bereiche öffentliche Sicherheit, öffentliche Prüfungen, Medizin, Fremdsprachen, Qualifikationen, Ingenieurwesen, Bildung, Recht, Wirtschaft, Berufe, Computer, Qualifikationen und Finanzen usw.; der Fragetyp Multiple-Choice-Fragen, Single-Choice-Fragen, Urteilsfragen, Lückentexte usw.; die Daten können für Aufgaben zur Erweiterung des Fachwissens mit großen Modellen verwendet werden

Berufliche Fragen Text LLM

6,03 Millionen strukturierte Analysen und Verarbeitung von Texten professioneller Prüfungsfragen

Fachdaten von Prüfungsaufgaben, mit und ohne Lösungen, insgesamt ca. 6,03 Millionen Aufgaben; jede Aufgabe enthält Aufgabentyp, Frage, Antwort und Lösungserklärung, bei einigen Aufgaben gibt es fehlerhafte Aufgabentypen; die Fachgebiete umfassen Parteiarbeit, Recht, Ingenieurwesen, öffentliche Verwaltung, Informatik, Wirtschaft, Hochschulstudium, Medizin, Sprachen, Selbststudium, Allgemeinwissen und Antragsbearbeitung; die Aufgabentypen umfassen Multiple-Choice-Fragen, Einzelauswahlfragen, Wahr/Falsch-Fragen, Lückentextaufgaben, Kurzantwortfragen, Antragsbearbeitungsaufgaben usw.; diese Daten können für das Training von großen Sprachmodellen (LLM), ChatGPT und ähnliche Aufgaben verwendet werden.

Hauptfragen Text LLM