随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)已成为自然语言处理领域的重要研究方向。而高质量的数据集是训练和评估LLMs的关键基础。为了帮助研究人员全面了解LLMs相关数据集,Awesome-LLMs-Datasets项目应运而生,旨在系统性地总结和分类现有的代表性LLMs文本数据集。
Awesome-LLMs-Datasets项目由GitHub用户lmmlzn创建和维护,是一个开源的数据集资源汇总项目。该项目从五个主要维度对LLMs相关数据集进行了分类整理:
此外,项目还新增了两个数据集板块:
通过这种多维度的分类方法,Awesome-LLMs-Datasets为研究人员提供了一个全面而结构化的LLMs数据集概览。
全面性: 涵盖了LLMs研究中涉及的各类数据集,从预训练到评估的全流程。
结构化: 采用多层次的分类体系,使得用户可以快速定位所需的特定类型数据集。
信息丰富: 每个数据集都提供了详细的元信息,包括发布时间、公开状态、语言、构建方法等。
持续更新: 项目维护者定期更新,及时收录新发布的重要数据集。
开源共享: 项目采用开源方式,鼓励 社区贡献,促进资源共享。
预训练语料库是用于LLMs初始预训练阶段的大规模文本数据集。Awesome-LLMs-Datasets将其分为两类:
这类语料库包含来自多个领域和来源的大规模文本数据,适用于训练通用基础模型。根据数据来源,又可细分为:
这类语料库聚焦于特定领域的文本数据,包括:
指令微调数据集用于LLMs的指令跟随能力训练。项目将其分为两大类:
根据数据构建方法,又可分为:
包括医疗、代码、法律、数学、教育等专业领域的指令数据集。
偏好数据集用于训练LLMs生成更符合人类偏好的输出。根据偏好评估方法,可分为:
评估数据集用于测试LLMs的各项能力。项目从多个维度对其进行了分类,包括:
这部分包含了一些经典的NLP任务数据集,如问答、文本蕴含、指代消解、情感分析等。这些数据集虽然不是专门为LLMs设计,但对评估LLMs的基础NLP能力仍然很有价值。
随着多模态LLMs的兴起,项目新增了这一板块,包括:
这一新增板块收录了专门用于评估和改进RAG系统的数据集。
为了提供全面的数据集信息,项目为每个数据集设计了详细的信息模块,包括:
这些详细的元信息使研究人员能够快速了解每个数据集的关键特征,从而选择最适合自己研究需求的数据资源。
Awesome-LLMs-Datasets项目的建立和持续更新,为LLMs研究社区带来了多方面的积极影响:
资源整合: 项目汇总了散布 在各处的LLMs相关数据集,为研究人员提供了一站式的资源检索平台。
研究指引: 通过系统化的分类,项目帮助研究者快速定位特定类型的数据集,为研究方向的选择提供了参考。
标准化: 项目为数据集信息的描述建立了一套相对统一的标准,有助于不同数据集之间的比较和选择。
促进创新: 通过展示现有数据集的全貌,项目也揭示了当前LLMs数据集建设中的不足,为新数据集的创建提供了方向。
开源共享: 项目的开源性质鼓励了研究社区的知识共享和协作,推动了LLMs研究的整体发展。
随着LLMs技术的快速发展,相关数据集的数量和种类也在不断增加。Awesome-LLMs-Datasets项目计划在以下几个方面继续完善:
持续更新: 及时收录新发布的重要数据集,保持资源的时效性。
深化分析: 对数据集进行更深入的质量分析和比较研究,为使用者提供更有价值的参考。
拓展范围: 随着LLMs应用领域的扩大,考虑增加更多专业领域的数据集分类。
社区互动: 加强与研究社区的互动,鼓励更多人参与到项目的维护和完善中来。
工具支持: 开发配套的检索和分析工具,提高数据集资源的使用效率。
Awesome-LLMs-Datasets项目通过系统化地整理和分类LLMs相关数据集,为研究人员提供了一个全面而详尽的资源地图。它不仅是一个简单的数据集列表,更是LLMs研究生态系统的重要组成部分。随着项目的不断完善和社区的积极参与,Awesome-LLMs-Datasets有望成为推动LLMs技术发展的重要基础设施之一。
无论您是LLMs领域的资深研究者,还是刚刚踏入这一领域的新手,Awesome-LLMs-Datasets都能为您提供宝贵的数据资源参考。我们期待这个项目能够助力更多创新研究的开展,推动LLMs技术向着更智能、更可靠的方向不断前进。
OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。
openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究 助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。
高分辨率纹理 3D 资产生成
Hunyuan3D-2 是腾讯开发的用于 3D 资产生成的强大工具,支持从文本描述、单张图片或多视角图片生成 3D 模型,具备快速形状生成能力,可生成带纹理的高质量 3D 模型,适用于多个领域,为 3D 创作提供了高效解决方案。
一个具备存储、管理和客户端操作等多种功能的分布式文件系统相关项目。
3FS 是一个功能强大的分布式文件系统项目,涵盖了存储引擎、元数据管理、客户端工具等多个模块。它支持多种文件操作,如创建文件和目录、设置布局等,同时具备高效的事件循环、节点选择和协程池管理等特性。适用于需要大规模数据存储和管理的场景,能够提高系统的性能和可靠性,是分布式存储领域的优质解决方案。
用于可扩展和多功能 3D 生成的结构化 3D 潜在表示
TRELLIS 是一个专注于 3D 生成的项目,它利用结构化 3D 潜在表示技术,实现了可扩展且多功能的 3D 生成。项目提供了多种 3D 生成的方法和工具,包括文本到 3D、图像到 3D 等,并且支持多种输出格式,如 3D 高斯、辐射场和网格等。通过 TRELLIS,用户可以根据文本描述或图像输入快速生成高质量的 3D 资产,适用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等多个领域。
10 节课教你开启构建 AI 代理所需的一切知识
AI Agents for Beginners 是一个专为初学者打造的课程项目,提供 10 节课程,涵盖构建 AI 代理的必备知识,支持多种语言,包含规划设计、工具使用、多代理等丰富内容,助您快速入门 AI 代理领域。
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开 发者快速集成和使用,提升工作效率。
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号