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...
在人工智能和自然语言处理(NLP)领域,大语言模型(LLMs)的崛起极大地推动了技术边界的拓展。这些模型通过在海量的文本数据上进行训练,学会了理解和生成人类语言。然而,它们的性能很大程度上依赖于所使用的训练数据集。今天,我们将一起探索四个在大语言模型训练中至关重要的开源数据集。 1. Pile 数据集 简介:Pile(Ele...
RedPajama-1T 是由 Together 开源社区发起的项目,它的目标是复现 MetaAI 的 LLaMA 预训练,以推动大语言模型(LLM)开源社区的发展。 数据集规模 RedPajama-1T 数据集包含了 1.2T Tokens 的英文数据,未经压缩的数据大小约为 5TB,而经过压缩后的下载大小约为 3TB。
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...
1. 网页数据集 网页是大语言模型训练语料中最主要的数据来源之一,它包含了丰富多样的文本内容,如新闻报道、博客文章、论坛讨论等。这些广泛且多元的数据为大语言模型深入理解人类语言提供了重要资源。其中,Common Crawl是一个规模庞大的非结构化多语言网页数据集,总数据量达到PB级别。然而,由于其内部充斥着大量噪声和低...
这些数据集是用于训练和调优大型语言模型的基础,能够为模型提供适当的背景知识,并使其能够生成具有合理语法和上下文连贯性的文字。 本文将对大语言模型训练数据集进行全面概述和解释。我们将详细介绍这些数据集的定义、重要性、来源和组成,以及相关的方法与技术。同时,我们还将探讨大语言模型训练数据集在自然语言处理领域...
我自己实践感觉数据集是最大卡点。其中自我认知和输出风格调整的数据集很好做,但一旦涉及到非结构化的专业领域知识的注入就极其麻烦。做二次预训练消耗卡,转为适应sft的模板就消耗人[泣不成声] 11月前·湖南 2 分享 回复 展开3条回复 我的世界我的农场 ... 屏幕太小 11月前·广西 0 分享 回复 展开1条回...
为了训练更强大的大型语言模型，研究人员使用了大量的数据集，这些数据集混合了来自数千个网络来源的不同数据。但是，当这些数据集被合并和重组成多个集合时，关于它们的起源和限制它们如何使用的重要信息经常在混乱中丢失或混淆。这不仅会引起法律和道德方面的担忧，还会损害模特的表现。例如，如果一个数据集被错误分类...