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高质量大模型风险案例数据集
King-NLP-262
"高质量大模型风险案例数据集"是一种专门用于收集和整理各行业各类风险行为的文本数据的数据集。这类数据集通常由大量的违规风险信息组成，涵盖了多种不同行业的风险行为，旨在为自然语言处理（NLP）、企业合规、以及人工智能领域的应用提供丰富的训练和测试资源。数据集可用于文本大模型训练。1. 预测识别企业的风险行为，为企业的合规风险评估提供数据支持。2.可快速解析大量行政处罚案例，辅助律师进行案件分析和法律研究，为客户提供更精准的法律建议。3. 监管机构可借助大模型加强市场监管，提高政策执行效率。
