大型语言模型 (LLM) 的开源训练数据集_roots数据集

大型语言模型（LLM）的出现引发了各行各业的革命性变革。ChatGPT 以其在诗歌写作方面的独创性给公众留下了深刻印象，而企业则正在采用深度学习人工智能模型来构建先进的神经信息处理系统，以满足垂直领域的需求。

GPT、LLaMA 和 Falcon 等 LLM 所带来的好处包括提高效率、降低成本，以及营造有利于协作的业务环境。然而，很少有人对大型语言模型在文本生成和其他自然语言处理任务中表现出众，或在部署的其他相关领域中表现出色的因素提出质疑。

在本文中，我们将探讨人工智能公司用于训练模型的数据集的重要性。我们还将讨论数据预处理技术以及选择用于训练人工智能为什么数据集对训练 LLM 很重要？模型的大型语言模型数据集所面临的道德挑战。

为什么数据集对训练 LLM 很重要？

尽管大型语言模型很受欢迎，但它们的学习依赖于训练数据集。LLM 由多个隐藏层的深度神经网络组成，它们从大量数据源中提取并训练参数。 如果用有问题的数据集来训练 LLM，它们就会受到偏差和过拟合等性能问题的影响。相反，使用高质量的数据集训练深度学习模型可以获得更准确、更一致的输出。

大部分AI企业已经意识到，高效的语言建模需要的不仅仅是最先进的机器学习模型和训练方法。在各行各业实施神经网络人工智能解决方案的过程中，设计和标注一个能充分代表模型领域的多样化训练数据集同样重要。

例如，Bloomberg利用数十年精心策划的金融数据，从零开始训练了一个transformer architecture。基于数据训练出来的 BloombergGPT 使这家金融公司能够更快、更准确地为客户赋能并执行现有的特定金融 NLP 任务。同样，HuggingFace 通过对从 GitHub 收集的不同编程语言的代码进行训练，开发出了程序员友好型模型 StarCode。

准备训练数据集时的常见挑战