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本文着手探索大型语言模型(LLM)数据集,该数据集在 LLM 的显着进步中发挥 着至关重要的作用。这些数据集作为基础设施,类似于维持和培育法学硕士发展 的根系统。因此,对这些数据集的检查成为研究中的一个关键主题。为了解决目 前LLM数据集缺乏全面概述和透彻分析的问题,深入了解LLM数据集的现状和未来 趋势,本次调查从五个角度对LLM数据集的基本面进行了整合和分类:(1)预训 练语料库; (2)指令微调数据集;
(3) 偏好数据集; (4) 评估数据集; (5) 传统自然语言处理(NLP)数据集。该 调查揭示了当前的挑战,并指出了未来调查的潜在途径。此外,还提供了对现有 可用数据集资源的全面回顾,包括来自 444 个数据集的统计数据,涵盖 8 个语 言类别,跨越 32 个领域。 20个维度的信息被纳入数据集统计中。调查的预训练 语料库总数据量超过 774.5 TB,其他数据集超过 7 亿个实例。我们的目标是展 示法学硕士文本数据集的整体概况,为该领域的研究人员提供全面的参考
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