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超细网：高效的数据过滤和验证用于高质量大语言模型训练数据
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种高效的数据验证策略，优化大语言模型训练中的种子数据选择，构建数据过滤管道，提高过滤效率和分类器质量，创建了包含1万亿英语标记和1200亿中文标记的高质量数据集。
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关键要点
- 本研究提出了一种高效的数据验证策略，旨在解决大语言模型训练中的数据质量问题。
- 该策略能够快速评估数据对大语言模型训练的影响，并优化种子数据的选择。
- 研究构建了一条数据过滤管道，显著提高了过滤效率和分类器质量。
- 通过该策略，减少了实验和推理成本。
- 最终创建了一个包含1万亿英语标记和1200亿中文标记的高质量Ultra-FineWeb数据集。
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