基于人类反馈的强化学习，让大模型更好地符合人类的价值观和偏好，提高模型的准确性和泛化能力。

思维链构建是一种利用LLM进行推理的方法，它通过在输入中添加一些中间步骤来引导模型分解复杂的问题，并提供一个可解释的思考过程。以此来提高大模型的推理能力。

多维度和指标来衡量对话的质量和效果。

使模型不断进行优化和改进，提升其在对话任务上的表现。

根据客户不同的需求和场景，配置专业性强且高素质的人工智能训练师，确保输出高质量数据。

支持文本、音频、图像、视频及混合模态的数据类型，助力多模态大模型发展。

实现跨模态的理解、生成和检索等任务，提供更丰富和多样的服务和应用。

从大量的非结构化和半结构化的数据中，抽取有意义的实体、属性、关系等信息，形成结构化的知识表示。

使模型能够更好地理解和处理复杂的任务和问题。