LLMDataHub入门指南 - 大型语言模型训练数据集汇总
LLMDataHub是一个旨在收集和整理用于训练大型语言模型(LLM)的高质量数据集的开源项目。随着像GPT、BERT等大型语言模型的兴起,高质量的训练数据对于模型性能至关重要。LLMDataHub为研究人员和开发者提供了一个集中的平台,可以方便地查找和使用各种类型的LLM训练数据集。
项目概述
LLMDataHub主要收集以下几类数据集:
- 对齐数据集:用于指令微调的数据集,提高模型遵循人类指令的能力。
- 领域特定数据集:针对特定领域(如医疗、法律等)的专业数据集。
- 预训练数据集:用于大规模预训练的通用语料库。
- 多模态数据集:包含图像等多模态信息的数据集。
项目地址: https://github.com/Zjh-819/LLMDataHub
主要特点
- 全面收录:涵盖了目前主流的LLM训练数据集,种类丰富。
- 信息完整:对每个数据集都提供了详细的描述、大小、语言等信息。
- 持续更新:定期收集和整理新发布的数据集。
- 开源共享:所有信息公开透明,方便社区贡献和使用。
如何使用
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访问GitHub仓库,查看README文件获取完整数据集列表。
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数据集按照发布时间和类型进行了分类,可以快速找到所需的数据集。
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每个数据集都提供了下载链接,可以直接访问获取数据。
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对于使用方法有疑问的,可以参考对应的论文或项目说明。
典型数据集示例
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- 类型:SFT/RLHF
- 语言:英语
- 大小:42.5k训练+2.3k测试
- 描述:改进的Anthropic Helpful and Harmless数据集,使用GPT-4重写了原始"chosen"答案。
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- 类型:Pairs
- 语言:英语
- 大小:4.5M条目
- 描述:增强版FLAN数据集,使用Orca论文中的方法生成。
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- 类型:预训练
- 语言:多语言,包含代码
- 大小:825GB
- 描述:由22个小型高质量数据集组成的多样化开源语言建模数据集。
总结
LLMDataHub为LLM研究和开发提供了宝贵的数据资源。无论您是想训练自己的模型,还是寻找特定领域的数据集,都可以在这里找到合适的选择。随着项目的不断更新,它将继续成为LLM社区的重要资源库。
欢迎访问LLMDataHub GitHub仓库获取更多详细信息,也欢迎为项目贡献新的数据集或改进建议!
