在构建大语言模型时,数据的质量和多样性对于提高模型的性能至关重要‘同时,为了推动大模型的语言的研究和应用,学术界和工业界也开放了多个针对大语言模型的开源数据集,本篇文章将介绍典型的开源数据集集合。 一、Pile Pile 数据集[68] 是一个用于大语言模型训练的多样性大规模文本语料库,由22 个不同的高质量子集...
上一期我们分享了《ChatGPT数据集之谜》一文,从模型角度切入,按六大分类(维基百科、书籍、期刊、Reddit链接、Common Crawl、其他),分析梳理了2018年到2022年初从GPT-1到Gopher的现代大语言模型相关的所有训练数据集域、token数量等详情。 今天我们继续以这6大分类为脉络,从公开数据集角度切入,整理了OpenDataLab已上架...
Common Crawl数据集是训练大规模语言模型的重要资源之一,尤其是在需要广泛知识覆盖的任务中,如搜索引擎优化、自动摘要等。 结论 Pile、BookCorpus、PubMed和Common Crawl这四大开源数据集,以其各自独特的特点和优势,在大语言模型的训练中发挥着不可替代的作用。它们不仅为模型提供了丰富的训练素材,还促进了NLP技术的快速...
这个数据集的成功证明了其在语言模型训练中的重要性。 总结 以上四个开源数据集在大语言模型的训练中发挥着至关重要的作用。它们通过提供丰富、多样且高质量的文本数据,帮助模型学习到人类语言的复杂性和多样性。随着技术的不断发展,我们期待未来会有更多优秀的开源数据集涌现出来,进一步推动大语言模型的进步和发展。相...
本文从快速构建大型语言模型(LLM)训练数据集的角度出发,全面梳理了中文、英文和多语种数据集及其清洗规则,介绍了常用的数据清洗框架和主要流程,指出现有数据集存在的问题及其初步解决方案。站在开源数据集的肩膀上,通过数据整合和精细治理,我们能快速产出落地方案和结果,从而推动 LLM 的训练和优化任务。
大语言模型涉及数据的通常有有多个阶段(Aligning language models to follow instructions[1]):pre-train、sft(supervised finetune)、rlhf(optional).State of GPT:大神 Andrej 揭秘 OpenAI 大模型原理和训练过程。 supervised finetune 一般在 base model 训练完成后...
2.2 大语言模型训练数据集的重要性:阐述了大语言模型训练数据集在建模过程中所起到的关键作用。 2.3 大语言模型训练数据集的来源和组成:解释了这些数据集是如何收集和组织的。 第三部分:方法与技术 3.1 数据采集与筛选方法:探讨了获取大语言模型训练数据集的常用方法,并介绍了数据筛选过程中的考虑因素。 3.2 数据预...
通过深入分析大语言模型数据集,可以帮助研究人员更好地理解和利用这一重要的研究资源,推动大语言模型领域的发展和进步。 1.2 研究意义 大语言模型数据集的研究意义是非常重要的。大语言模型数据集可以帮助研究人员更好地了解自然语言的规律和特点,从而为自然语言处理领域的研究提供更多的参考和数据支持。大语言模型数据集...
MBPP数据集 包含974个编程任务,人给出所需程序的描述,引导模型生成正确的代码。 与HumanEval不一样的是,H主要是通过docString,而MBPP是通过description来生产,更加接近自然语言的instruction。 MedQA_USMLE https://github.com/jind11/MedQA 医疗领域的专业大模型 ...
总体而言，建立大语言模型数据集需要综合运用数据采集、清洗、标注和增强等技术手段，同时关注数据保护与监管，以构建高质量、大规模、多样性的数据集，为AI大模型的发展提供强大的数据支撑。同时，合成数据可能成为未来数据的重要补充，帮助解决数据稀缺问题。数字中国战略和数据要素市场建设也有望推动我国AI大模型数据集的...