Chatgpt中运用到的大语言模型数据集有哪些?

1、Common Crawl

规模庞大：包括了数十TB的网络文本信息。

多样性：涵盖了各种语言和主题，适用于训练通用语言模型。

2、Wikipedia

全面覆盖：维基百科文章覆盖了丰富的领域知识。

多语言：包括了不同语言的维基百科版本，支持多语言模型训练。

3、BooksCorpus

来源广泛：汇集了数百万本书籍的文本信息。

文学性：涵盖了文学、科学、历史等多个领域，增加了模型的理解能力。

4、OpenWebText

开源资源：类似于OpenAI GPT-2和GPT-3的训练数据集。

网络文本：包括了从互联网上抓取的各种文章和博客。

5、其他数据集

专业领域：一些特定领域的数据集，如医学、法律、金融等。

自定义数据：根据特定任务和领域，可能还包括自定义收集的数据。

常见问答

问题：Common Crawl数据集为什么在大语言模型训练中如此重要？答案：Common Crawl由于其庞大的规模和多样性，可以为模型提供广泛的语言特征和背景知识。问题：如何获取这些数据集？答案：一些数据集如Common Crawl和Wikipedia是公开可用的，但其他可能需要特定许可或购买。问题：这些数据集是否足够安全和合规？答案：使用这些数据集时，需要考虑隐私和合规性，确保符合所有相关法规和道德准则。

数据合规庞大技术规模

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