4个大语言模型训练中的典型开源数据集
💡
原文中文，约11700字，阅读约需28分钟。
📝
内容提要
本文介绍了四种开源数据集：Pile、ROOTS、RefinedWeb和SlimPajama。Pile是一个多样性的大规模文本语料库，包含22个子集，涵盖了不同领域和主题。ROOTS是BigScience项目使用的数据集，包含59种语言，总大小约1.6TB。RefinedWeb是由TII开发的数据集，主要由高质量的CommonCrawl数据组成。SlimPajama是由CerebrasAI清洗和去重后的RedPajama数据集。文章还介绍了这些数据集的处理流程和方法。
🎯
关键要点
- 本文介绍了四种开源数据集：Pile、ROOTS、RefinedWeb和SlimPajama。
- Pile是一个多样性的大规模文本语料库，包含22个子集，涵盖不同领域和主题，总大小为825GB。
- ROOTS数据集是BigScience项目使用的数据集，包含59种语言，总大小约1.6TB，主要来源于公开语料、虚拟抓取、GitHub代码和网页数据。
- RefinedWeb是由TII开发的数据集，主要由高质量的CommonCrawl数据组成，经过多个处理阶段后，仅保留约11.67%的数据。
- SlimPajama是CerebrasAI清洗和去重后的RedPajama数据集，包含6270亿词元，处理过程包括NFC正规化、去重和训练集与保留集的切分等步骤。
- 文章详细介绍了每个数据集的处理流程和方法，强调数据质量和多样性对大语言模型训练的重要性。
🏷️
标签
➡️
