在torchvision库中，官方提供的众多模型都支持预训练选项。这些预训练参数都是在ImageNet数据集上经过精心训练的。通过使用这些预训练模型进行迁移学习，通常能够获得比随机初始化训练更为出色的效果。
近日，LLM360 推出了 MegaMath：全球目前最大的开源数学推理预训练数据集，共计 3710 亿（371B）tokens，覆盖网页、代码和高质量合成数据三大领域。报告标题：MegaMath: Pushing the Limits of Open Math Corpora 技术报告：https://arxiv.org/abs/2504.02807 数据集地址：https://hf.co/datasets/LLM360/Mega...
数据集:Chinese Fineweb Educhinese-fineweb-edu|教育|预训练数据集 发布时间:2024-08-26 链接地址:chinese-fineweb-edu|教育数据集|自然语言处理数据集 数据集介绍:Chinese Fineweb Edu 数据集是一个精心构建的高质量中文预训练语料数据集,专为教育领域的自然语言处理任务设计。该数据集通过严格的筛选和去重流程,...
大模型的预训练,依赖于海量、多样的数据集来学习语言规律、知识和上下文理解能力。 一、网页数据 包括新闻网站、社交媒体、博客、论坛、电商产品描述等。这类数据覆盖了广泛的主题和语言风格,既有正式的新闻报道也有非正式的网络用语,为模型提供了丰富的语境和词汇多样性。 Pile :是一个用于大语言模型训练的多样性大...
梳理中英文训练数据集。 整理文本清洗框架。 总结现有框架的优点、问题和初步解决方案。 二、预训练数据集 大规模的高质量语料是训练大语言模型的关键“养料”。这些语料提供了世界性的知识体系,能够提升语言模型的理解能力和生成质量,同时也能够支持多样化的应用场景。事实上,高质量的文本对于大语言模型的训练和能力表现...
1. 免费资源别浪费：MegaMath数据集全开源，高中生都能在Hugging Face上下载。虽然直接用它训练模型不现实，但家长可以关注衍生产品——比如国内某机构已经用它开发了“AI错题本”，拍照上传错题，自动推荐同类题型，比盲目刷题效率高10倍。2. 警惕“AI依赖症”：有个反面案例是某国际学校，给学生每人发AI解题器...
增量预训练数据集要考虑与原有数据的融合。新数据的选取要基于模型的目标应用场景。 可通过增量预训练数据集提升模型的鲁棒性。数据集的增量过程要保证数据的一致性。医疗领域的增量预训练数据集需专业知识支撑。金融领域的增量预训练数据集注重数据安全。教育领域的增量预训练数据集要符合教学规律。增量预训练数据集可...
数据集包含多种来源文本,以纯文本格式处理,每个文档前后添加特殊标记(如),经去重、质量过滤,并按token化处理。 1. **数据来源**:LLaMA预训练数据混合了CommonCrawl、C4、维基百科、书籍、代码仓库(如Github)、学术论文(如ArXiv)等资源,覆盖广泛领域。2. **预处理**: - **格式标记**:每个文档独立处理,前后用...
构建医疗大模型预训练数据集，需要遵循一套科学而严谨的方法体系。首先，数据收集是第一步，也是至关重要的一步。这包括从各大医疗机构、医学影像库等渠道获取大量的医学图像数据，如CT、MRI等。这些数据应尽可能涵盖不同的疾病类型、患者群体和医疗机构，以确保数据的多样性和代表性。以美国国立卫生研究院（NIH）的...
通过初始化 --pretrain加载预训练模型。同时在参数微调时也采用该设置加载已训练模型。请在训练前确认预训练模型下载与加载正确,否则训练过程中损失可能会出现NAN。 开始训练: 数据准备完毕后,可以通过如下的方式启动训练。 python train.py \ --model_save_dir=output/ \ ...