样例包通常包含的内容
具体内容会按场景调整，但通常会覆盖以下五个判断维度。
代表性字段样本
展示 caption、OCR、说话人归因、偏好排序或评测字段的典型结构。
单条样本输出示例
帮助团队判断输出粒度、描述风格、结构化方式与训练可用性。
QA 与验收说明
说明双标、抽检、仲裁、gold set 或一致性检查会如何进入交付流程。
交付格式示意
说明数据包、偏好对、评审结果与版本记录的组织方式。
项目启动信息清单
列出启动前需要确认的素材范围、schema、边界规则与验收标准。
对接方式建议
说明更适合从 PoC、专项包还是持续批次方式开始合作。
样例包内容
通常按四步理解一份样例包
从字段到交付方式逐层展开，避免只看几条样本就误判项目复杂度。
1
先看任务目标与字段结构
确认样本的目标任务、核心字段、粒度和允许推断边界是否符合你的模型阶段。
2
再看单条样本质量
检查输出是否足够具体、统一、可读且适合直接进入训练或人工评审。
3
再看 QA 与交付方式
确认数据质量如何被验证，以及版本、批次和验收结果如何保留。
4
最后判断适合的启动范围
决定应从小样、专项数据包还是持续数据工厂模式切入。
关于样例包的常见问题
这部分回答团队在获取样例前最常见的几个判断问题。
可直接发送需求到 hello@superviselab.com，说明模型目标、样本类型和预期交付方式。