BIM提到ZT交易所（bim币在哪里交易）

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• 1、建筑大模型数据集

建筑大模型数据集

年，发布3DTiles格式成果数据。该数据集包含多个LOD级别，从最粗略的LOD0到最详细的LOD4，分别代表从5维的数字地形模型到包含内部结构的建筑模型。台湾地区采用了成本效益高的方式，以既有平面数据生成LOD1级别的三维建筑模型，从而节省成本。

大模型训练常用的数据集主要包括以下几种：斯坦福开源数据集：包含52，000条用于微调Alpaca模型的指令跟随数据，每条指令独一无二，包括指令、可选输入和由textdavinci003生成的指令答案。Belle开源数据集：由个性化角色对话、中文数据题数据和中文指令数据三部分组成，每个示例包含指令、输入和输出，结构统一。

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。

大模型搭建的具体流程——数据准备大模型搭建的第一步是数据准备，这一步骤至关重要，因为它直接影响到后续模型的训练效果和性能。以下是数据准备的具体流程和要点：收集大量高质量的数据目的：为模型训练提供充足的优质材料。数据来源：包括公开数据集、企业内部数据、网络数据等。

大模型最常使用的5大向量数据库：Chroma 关键词：轻量级、易用性、开源 功能特性：提供高效的近似最近邻搜索（ANN），支持多种向量数据类型和索引方法，易于集成到现有的应用程序中，适用于小型到中型数据集。应用系统：小型语义搜索原型、研究或教学项目。

在大模型时代，寻找开源数据集的主要网站如下：Hugging Face开源数据集 链接：https：//huggingface.co/datasets 镜像：https：//hf-mirror.com/datasets Hugging Face提供了丰富的自然语言处理和数据集资源，是研究和开发大模型的宝贵资源。

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