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...
如百度智能云千帆大模型开发与服务平台,就提供了丰富的AI模型训练资源和工具,包括多种类型的训练数据集和预训练模型等,为开发者提供了便捷高效的模型训练服务。 五、总结与展望 大语言模型训练数据集的选择与准备是构建强大AI系统的关键步骤之一。通过深入了解不同类型数据集的特点和应用场景,我们可以更好地选择适合的...
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。
数据集地址:ProGraph|图形分析数据集|大型语言模型数据集 二、让我们一起来看一下GraphPro数据集: GraphPro是一个全新的基准测试,旨在通过编程解决方案来挑战和提升LLMs在图分析任务上的能力。 由NeurIPS社区精心设计,包含三个类别的图任务,要求解决方案基于编程而不是直接推理。
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 ...
C4是一个较大的语言数据集，收集了来自互联网上超过3.65亿个域的超过1560亿个token。它是从Common Crawl的2019年4月快照中，通过应用多个过滤器创建的。这些过滤器旨在删除非自然英语的文本，如不以终端标点符号结尾的行、少于三个单词的行、包含Lorem ipsum占位符文本的文档，以及包含黑名单过滤器上的...
大模型一般会通过多任务学习来增强泛化能力，可以同时学习多种不同的自然语言处理任务，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。当前，国内AI大模型发展仍面临诸多困境。其中，较为突出的就是高质量数据集的匮乏，这极大阻碍了大模型效果提升。特别是专业的行业应用数据集，其获取难度更大，这导致大模型可使用的...
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...