240만 문제 한국어 시험 문제 구조화 분석 처리 데이터

690만 문제 중국어 다학과 시험 문제 텍스트 구조화 해석 처리 데이터

690만 개의 중국어 다학문 문제 텍스트 구조화 분석 데이터는 초등, 중등, 고등, 대학 단계의 다양한 학문 과목을 포함합니다. 각 문제는 문제, 정답, 해설, 문제 유형, 학과, 학년 등의 필드를 포함합니다. 본 데이터는 대형 모델의 학문 지식 강화 작업에 활용될 수 있습니다.

중국어 다학과 문제 대형 언어 모델 텍스트

100만 문제 중국어 코드 시험 문제 텍스트 구조화 해석 처리 데이터

100만 개의 중국어 코딩 문제 텍스트 구조화 분석 데이터는 C, C++, Python, Java, JavaScript 등 다양한 언어의 프로그래밍 문제를 포함합니다. 각 문제는 문제, 정답, 해설, 언어 등의 필드를 포함합니다. 본 데이터는 모델이 코딩 및 프로그래밍 기술을 구축하고 강화하는 데 도움을 주어, 실제 프로그래밍 작업에서 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있도록 합니다.

코드 문제 대형 언어 모델 텍스트

3,200만 문제 이공계 시험 문제 텍스트 구조화 해석 처리 데이터

3,200만 개의 이공계 문제 텍스트 구조화 분석 데이터는 초등, 중등, 고등, 대학 수준의 수학, 물리, 화학, 생물 등 이공계 과목을 포함합니다. 각 문제는 문제, 정답, 해설, 문제 유형, 학과, 학년 등의 필드를 포함하고 있습니다. 본 데이터는 대형 모델의 학문 지식 강화 작업에 활용될 수 있습니다.

과학 과목 문제 대형 언어 모델 텍스트

11.4만 문제 중국어 경시대회 시험 문제 텍스트 구조화 해석 처리 데이터

11.4만 개의 중국어 경시대회 문제 텍스트 구조화 분석 데이터는 초등, 중등, 고등학교의 수학, 물리, 화학, 생물 과목을 포함하고 있습니다. 각 문항은 문제, 정답, 해설, 학과, 학년, 문제 유형 등의 필드를 포함합니다. 이 데이터는 대형 언어 모델의 학문 지식 강화 과제에 활용될 수 있으며, 동시에 모델의 전반적인 지능 향상에 기여할 수 있습니다.

경시 문제 대형 언어 모델 텍스트

1,000만 문제 영어 시험 문제 텍스트 데이터 구조화 해석 처리 데이터

1,000만 개의 영어 시험 문제 텍스트 데이터를 구조화 및 분석 처리한 데이터로, 각 문항은 문제, 정답, 해설, 학과, 학년, 문제 유형 필드를 포함합니다. 학년은 초등, 중등, 고등부터 대학까지 포함되며, 학과는 수학, 생물학, 회계학 등 다양한 과목을 포함합니다. 본 데이터는 영미 교육 체계 하의 시험 문제 텍스트로, 대형 언어 모델의 학문적 지식 향상에 활용될 수 있습니다.

영어 테스트 문제 텍스트 데이터 대형 언어 모델 대규모 언어 모델 대형 모델 ChatGPT 데이터

1.3억 건 초등학교부터 대학교까지의 중국어 시험 문제 텍스트 데이터

1억 3천만 건의 초등학교부터 대학교까지의 중국어 시험 문제 텍스트 데이터로, K12 시험 문제는 총 2,087만 건(이 중 해설 포함 1,600만 건), 대학 및 직업 시험 문제는 총 1억 1,700만 건(이 중 해설 포함 700만 건)입니다. K12 시험 문제는 데이터 품질 등급, 시험 출제 포인트, 내용 유형, 문제 유형, 학년, 난이도, 학년, 과목, 시험 문제 출처, 답변, 해설 등의 필드를 포함합니다. 대학 및 직업 시험 문제는 답변, 해설, 카테고리 등의 필드를 포함합니다. K12 시험 문제 학년은 초등학교, 중학교, 고등학교이며, 과목은 국어, 수학, 영어, 역사, 지리, 정치, 생물, 물리, 화학, 과학입니다. 대학 및 직업 시험 문제 분야는 공안, 공무원 시험, 의학, 외국어, 학력, 공학, 교육, 법률, 경제, 직업, 컴퓨터, 자격, 금융 등입니다. 문제 유형은 복수 정답형, 단일 정답형, 참거짓형, 빈칸형 등이 포함됩니다. 이 데이터는 대규모 모델의 학문 지식 강화 작업에 활용 가능합니다.

전문 문제 텍스트 대형 언어 모델

1015만 개 전문 분야 시험 문제 텍스트 구조화 분석 처리 데이터

전문 분야 시험 문제 텍스트 데이터는 해설 포함 및 미포함을 포함해 총 1015만 문항으로 구성되어 있습니다. 각 문항은 문제 유형, 질문, 정답 및 해설을 포함하며 일부 문제는 유형 오류가 존재합니다. 분야는 당 건설, 법률, 공무원, 컴퓨터, 경제, 의학, 언어, 종합 등이며, 문제 유형은 객관식, 주관식, 단답형, 서술형 등으로 구성됩니다. 본 데이터는 대규모 언어 모델(LLM) 및 ChatGPT 등 학습에 활용할 수 있습니다.

전공 문제 텍스트 LLM

240만 문제 한국어 시험 문제 구조화 분석 처리 데이터

K12 문제

텍스트

LLM

한국어

프로젝트 성숙도

240만 문제 한국어 시험 문제 구조화 분석 처리 데이터

K12 문제 텍스트 LLM 한국어

프로젝트 성숙도

K12 문제

텍스트

LLM

한국어