大型語言模型現成數據集：涵蓋百科、法律、醫療等多領域高品質數據

如今，大型語言模型技術正持續快速突破，而這些進展在很大程度上都仰賴大量且高品質的訓練數據。隨著業界普遍認可「數據即是模型能力的核心」，市場對大模型數據集的規模、涵蓋領域、品質與垂直細分度的需求也同步呈現爆炸式成長。

在企業全力加速大型語言模型部署的當下，選擇現成的大型語言模型資料集（Off-the-Shelf LLM Datasets），往往是在時間與預算有限時最具效率、最具成本效益的方案。

Appen（澳鵬）提供多元且成熟的資料產品，其中包含 6 大類 LLM 成品數據集，協助企業以更低成本、更快速度完成大型語言模型訓練與落地。

百科類人工泛化文本問答數據集

資料量：100,000 組問答對

適用場景：

本數據集以百科知識為基礎，並透過人工方式進行多類型泛化，形成高品質的問答數據。適用於知識圖譜構建、自然語言處理（NLP）、資訊檢索、資料探勘、機器學習等多種 AI 研發情境。

此資料集可支援企業快速啟動各類 AI 試點專案，並能搭配其他資料一起用於大型語言模型訓練，以提升模型的知識廣度、語言理解能力、回應多樣性，同時改善部署的效能與成本效益。

雙人中文對話語料資料庫

資料量：200,000+ 組、多輪對話（每筆 4 輪以上）

涵蓋領域：日常交流、體育、醫療、科技等多種場景

適用場景：

本資料庫為人工泛化處理後的高品質雙人多輪對話數據，內容自然、多樣並貼近真實語境。可廣泛應用於大型語言模型（LLM）訓練，特別適合用於強化模型的：

• 閒聊能力（Chit-chat / Social Conversation）
• 多輪對話理解（Multi-turn Dialogue Understanding）
• 回覆一致性與自然度
• 真實場景的語境推理能力

此資料集能有效提升產品的對話體驗品質，協助企業打造更具競爭力的 AI 助理、客服機器人與智慧交互產品。

法律問答數據集（26,000 對）

資料量：26,000 對法律領域問答文本

內容分類：法律諮詢、法律審查、法律顧問等多個子類別

適用場景：

本數據集整合高準確度的法律知識問答，可直接應用於大型語言模型（LLM）訓練與微調，協助打造具備法律領域專業能力的智能系統。適用於：

1. 法律業務智能化能力構建

可支援開發以下類型的 AI 能力：

• 智能審查、輔助辦案
• 量刑預測、風險提示
• 法律文書生成、自動編目
• 筆錄生成、證據要點提取

2. 司法大數據深度分析

可用於海量法律文本的：

• 案例快速檢索
• 法規比對與知識庫構建
• 趨勢分析與司法規律挖掘

為司法改革、法律制定與政策評估提供數據支持。

3. 法律對話系統與垂直領域應用

資料集可整合至會話代理或專家系統，例如：

• 法律聊天機器人／智能客服
• 虛擬法律顧問或教學助手
• 法律提示語（prompt）研發
• 法律變革與制度調整的效果評估

本資料集能全面支援法律科技（LegalTech）產品開發，加速打造可靠、可擴展的法律 AI 模型。

知識類百科文本語料數據集

資料量：50,000 對知識型文本資料

涵蓋領域：數學、物理、化學等多門基礎學科

適用場景：

本數據集收錄多領域的百科知識文本，可運用於 大型語言模型（LLM）訓練、教育科技（EdTech）開發與智慧教學系統優化。特別適合以下應用：

1. 訓練模型提問與知識推理能力

資料集可用於：

• 提升 LLM 的提問能力（question generation）
• 強化模型在知識密集領域的理解與推理能力
• 支援知識問答（QA）、內容解釋與知識檢索等任務

2. 教育應用與教學工具開發

非常適合 EdTech 團隊與教育平台用於：

• 自動生成教學內容、練習題、知識摘要
• 協助學習者建立概念理解
• 提升教學助手型 AI 的專業度、正確率與互動品質

3. 降低教師工作量的 AI 助教場景

資料集可作為訓練 AI 教學輔助工具的核心語料，包含：

• 技術寫作能力訓練（如解題步驟、概念講解）
• 短作業／簡答題評估與打分輔助
• 教材與課程大綱（syllabus）生成

本數據集能協助快速構建具備學科知識、教學能力與可解釋性的教育型 LLM。

醫療問答數據集（228,000 對）

資料量：228,000 對醫療問答文本

資料形式：以客服／問診式對話呈現，涵蓋常見疾病、症狀描述、就醫建議等多種情境

適用場景：

此數據集是高品質的中文醫療問答語料，可作為 大型語言模型（LLM）訓練、智慧醫療應用開發、臨床輔助系統構建 的核心資料來源，特別適合以下領域：

1. 智慧醫療與問診場景

支援模型提升醫療相關能力，包括：

• 智能初診／症狀問答
• 疾病風險預測（如依症狀推測可能病因）
• 個人化健康建議與生活管理
• 家庭智慧醫生（AI Health Assistant）開發

2. 醫療大型語言模型（Medical LLM）訓練

資料可強化模型對醫療語境的理解，提升：

• 病症分類、症狀抽取、醫療命名實體辨識
• 對話式醫療 QA 的準確度
• 對健康資訊的解釋性

3. 非結構化醫療資料的分析與挖掘

可應用於：

• 醫療客服聊天紀錄分析
• 即時監測資料的模式辨識
• 大量醫療文字資料的自動化整理與萃取

有助於醫療衛生管理系統、醫療資訊平台、醫療大數據中心的建設。

4. 臨床輔助決策與科研支持

此數據集可進一步應用於：

• 協助醫師進行臨床決策支援（Clinical Decision Support）
• 研究疾病關聯性、症狀模式與就診行為
• 藥物研發時的統計分析、患者行為分析

5. 服務不同角色的智能化需求

此數據集可為各類使用者提供資料基礎：

• 醫師／醫療人員： 臨床輔助、病例推薦、資訊查詢
• 管理者： 醫療管理決策、績效分析、監管支援
• 一般民眾： 健康監測、症狀解讀、就醫建議
• 藥研單位： 患者歷程分析與需求洞察

58 億圖文對數據庫（5,850,000,000 Pairs）

資料量：58.5 億組圖像－文本描述（Image–Text Pairs），共 80 TB 多模態資料量

此數據集基於大規模 CLIP 過濾流程，涵蓋英文與多語言文本，並提供多種子集（含色情過濾、水印過濾、高解析度、美學圖片子集）以支援不同方向的研究需求。

語言構成（Language Coverage）

• 23.2 億 英文圖文對
• 22.6 億 來自 100+ 種語言 的多語言圖文對
• 12.7 億 未知語言（Unknown Language）

此數據集大幅擴展了開源視覺－語言模型的資料規模，使研究者能在更真實、更廣泛的語言與視覺環境中訓練多模態模型。

應用場景（Use Cases）

此數據集具備龐大的跨語言、多模態優勢，可支援下列 AI 與 CV 任務：

1. 多模態大型模型訓練（Multimodal Foundation Models）

適用於：

• 圖文對齊（Image–Text Alignment）
• 多模態預訓練（Pre-training）
• 圖像描述生成（Image Captioning）
• 多模態推理
• VQA（Visual Question Answering）
• 文生圖、圖生文（Image Generation / Text-to-Image / Image-to-Text）

2. 視覺任務（Computer Vision）

適用於各類 CV 模型訓練，包括：

• 影像分類
• 圖像檢索
• 圖像修復、編輯（Inpainting / Editing）

此資料集也提供以此數據訓練的模型，可作為 benchmarking 參考。

3. 檢索系統與跨模態應用

可直接用於：

• 圖文檢索（Text-to-Image / Image-to-Text Retrieval）
• 多語言圖片搜尋
• 內容理解與標註

子集（Subsets）與附加功能

資料庫提供多種清潔與品質控管後的子集，包含：

• 色情圖片過濾（NSFW Filtering）
• 水印圖片過濾（Watermark Filtering）
• 高解析度圖片子集（High-Resolution Subsets）
• 美學圖片子集（Aesthetic Subsets）
• 專用模型（如 CLIP-based models）供研究參考

Appen 更多資料資源

Appen 提供超過 600+ 成品資料集，涵蓋：

• 11,000 小時以上 的音訊資料
• 25,000 以上 圖像資料
• 870 萬字／詞以上 文本語料
• 支援 80+ 種語言與方言

我們持續擴充多模態資料集，協助企業快速部署大型語言模型（LLM）與視覺語言模型（VLM）。

選擇 Appen 的理由

• 專家團隊打造高品質、大規模資料
• 成本更低、導入更快，適用研發與落地
• 支援所有資料型態（語音／影像／文本／多模態）