探索大语言模型（LLM）的宝库：精选数据集介绍
在人工智能的黄金时代，大语言模型（LLM）的发展正以惊人的速度推进。它们不仅改变了我们与机器交互的方式，还在持续拓展技术的边界。作为这一进程的核心，数据集扮演着不可或缺的角色。下面分享一些我精心整理的LLM数据集，这些数据集各具特色，是研究和开发大语言模型不可多得的资源。
维基百科数据集
- 地址： Hugging Face - 维基百科数据集
- 内容： 这个数据集来源于2023年7月20日的中文维基百科dump存档，经过筛选保留了254,547条高质量的词条，总大小约为524MB。这份集中且纯净的数据资源，是理解多样化知识的绝佳起点。
百度百科数据集
- 地址： GitHub - 百度百科数据集
- 内容： 这个庞大的数据集包含了约4.35GB的内容，命名为
563w_baidubaike.json.7z，是中文领域里丰富的知识宝库。
C4_zh 语料库
- 地址： GitHub - C4_zh 语料库
- 内容： C4是目前可用的最大语言数据集之一，涵盖了互联网上超过3.65亿个域的资料，总计超过1560亿个token。C4_zh是其中文部分，由三个部分组成，总大小约为21GB，是一个极为庞大和全面的中文语料库。
悟道WuDaoCorpora
- 地址： 悟道WuDaoCorpora - 数据宝库
- 内容： 由中文悟道团队开源的200G数据集，下载后的压缩包大小为63.8GB。这个数据集为中文自然语言处理提供了一个宽广的平台。
shibing624/alpaca-zh
- 地址： Hugging Face - shibing624/alpaca-zh
- 内容： 参照Alpaca方法，基于GPT-4得到的约5万条self-instruct数据，为指令式任务提供了丰富的样本。
Instruction Tuning with GPT-4
- 地址： GitHub - GPT-4 LLM
- 内容： 旨在共享由GPT-4生成的数据，帮助构建遵循指令的LLM，适用于监督学习和强化学习，是理解和应用GPT-4能力的重要资源。