大語言模型（LLM）預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集調(diào)研分析

大語言模型涉及數(shù)據(jù)的通常有有多個階段（Aligning language models to follow instructions [1]）：pre-train、sft（supervised finetune）、rlhf(optional). State of GPT：大神 Andrej 揭秘 OpenAI 大模型原理和訓(xùn)練過程。

supervised finetune 一般在 base model 訓(xùn)練完成后，使用 instruction 以及其他高質(zhì)量的私域數(shù)據(jù)集來提升 LLM 在特定領(lǐng)域的性能；而 rlhf 是 openAI 用來讓model 對齊人類價值觀的一種強大技術(shù)；pre-training dataset 是大模型在訓(xùn)練時真正喂給 model 的數(shù)據(jù)，從很多 paper 能看到一些觀點比如：1. 提高預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量能讓大模型的性能表現(xiàn)更好；2. LLM 要想要更加強大，除了繼續(xù)加大模型參數(shù)量之外，給模型準備更多成比例的更大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)也很關(guān)鍵。

經(jīng)過初步調(diào)研發(fā)現(xiàn)在英文世界的大模型，預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)都來自互聯(lián)網(wǎng)爬取的全網(wǎng)數(shù)據(jù)，在英文世界有 Common crawl 這樣的組織來維護這類全網(wǎng)爬蟲數(shù)據(jù)集；也有 huggingface 這種非常好的社區(qū)，組織起 NLP 領(lǐng)域的模型 datasets 分享。

而在中文世界，似乎沒有特別公開的大規(guī)模語料數(shù)據(jù)集，huggingface、github 上也沒有找到特別多組織的很有體系的中文語料數(shù)據(jù)集。另一方面，近期中國國內(nèi)公布的一些大模型，也主要以評估分結(jié)果作為輸出，很少有針對 pre-training 數(shù)據(jù)展開詳細介紹的信息。

本文旨在總結(jié)一些開源的英文大模型的 pre-training dataset，通過分析 gpt3、llama、falcon 等開源 LLM 的 paper 上提到的 dataset 部分邏輯，以及深入調(diào)研一些比如 C4、The Pile、RefinedWeb 數(shù)據(jù)集，希望能總結(jié)一些規(guī)律，給期望了解 pre-train 數(shù)據(jù)集對 LLM 最終效果有何影響的人能有更加直觀的認知。

先來看看業(yè)界大模型的公開dataset資料

先分別簡單總結(jié)一下 GPT-3、llama、falcon 的 paper 里 dataset 部分的描述。然后我們重點展開 falcon 模型的 dataset refinedWeb，這是因為 falcon-40B 在 2023-07 這個時間點打榜到了 huggingface 的第一名，且 falcon 論文中著重提到了他們的 pre-train dataset：tiiuae/falcon-refinedweb。Datasets at Hugging Face [2]，是公開的 paper 中講 pre-train 講的比較詳細的一篇，且 falcon 聲稱是數(shù)據(jù)讓他們的 model 效果這么好，那我們就展開了解一下。

1.1 先看openai的GPT系列

GPT3: Language Models are Few-Shot Learners [3] (GPT3 paper)

GPT4: (GPT-4 [4]) 就沒有再公開 pre-training 的 dataset 了

GPT3 的 paper 是 2020 年 5 月發(fā)布的，大概是 3 年前。使用的 pre-training dataset 在目前看來也比較簡單，主要來源就是 web 數(shù)據(jù)、書、維基百科這 3 個，不能算很豐富。尤其沒有包含很多垂直 industry 的數(shù)據(jù)。但在 3 年前用這些數(shù)據(jù)來驗證模型的性能隨模型大小變化的趨勢，以及做常識性評估邏輯是非常合適了。

很多人都說 openAI 的核心競爭力之一就在數(shù)據(jù)，但很遺憾 GPT4 的 paper 中確實沒有再公開當前的數(shù)據(jù)細節(jié)了。這么看 elon musk 噴 openAI 變成了closeAI 好像也有點道理。哈哈哈 。。

這里引用一堆廢紙：GPT 模型成功的背后用到了哪些以數(shù)據(jù)為中心的人工智能（Data-centric AI）技術(shù)？[5] 文章總結(jié)的 openAI GPT 系列數(shù)據(jù)變化圖。

GPT3 的數(shù)據(jù)加工主要有 filter & deduplication：

filter：

用 WebText（Papers with Code - WebText Dataset [6]、openwebtext [7]）作為高質(zhì)量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練了一個分類器。使用分類器去過濾 Common crawl 的 documents。filter 時使用了一個公式，會使用 document_score。會有一個 α 參數(shù)，他能把大部分不符合要求的數(shù)據(jù)過濾掉同時保留一部分質(zhì)量不高的數(shù)據(jù)。文章里居然也說到這樣做能提高性能。

deduplication：

使用fuzzy deduplicate做去重。提到了使用spark的minHashLSH實現(xiàn)來做hash。

Question1：為什么 LLM 的 pre-training dataset 要這么關(guān)注 deduplication 呢？

Answer1：

“Deduplicating Training Data Makes Language Models Better”.Katherine Lee et al. ACL 2022.[8]

minHash：

是一個對比文檔相似度的技術(shù)。wikipedia 給出的 minhash 中 K 個 hash function 的錯誤率為：。這里關(guān)鍵注意 GPT3 使用了 10 hashes。錯誤率還是相對比較高的。后面也關(guān)注下其他 LLM 的這個取值。

▲ wikipedia 上 minHash 中 k 個 hash 帶來的錯誤率

數(shù)據(jù)量：

300Billion token.

1.2 facebook llama & llama2

###updated at 20230719###

facebook 發(fā)布了 llama2 版本：https://ai.meta.com/research/publications/llama-2-open-foundation-and-fine-tuned-chat-models/

pre-trainning 數(shù)據(jù)的主亮點：

1. 使用了 2trillion tokens，相比 llama1 的 1.4T token 提高了 40%

2. llama2 并沒有使用 facebook 的自己產(chǎn)品的數(shù)據(jù)

3. 在做 filter 時干掉了包含 private personal information 多的數(shù)據(jù)。

其他亮點：

提供了pre-train數(shù)據(jù)的一些insight分析，比如下圖，感興趣還是自己看paper吧。

###end of updated at 20230719###

LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models

https://arxiv.org/abs/2302.13971

llama 整體的 pre-training dataset與GPT3 相比，多的部分有：

1. 使用了更豐富的數(shù)據(jù)源。比如 Github，ArXiv ，StackExchange 等?？傮w占比有 10%。這些高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源里有核心代碼、高質(zhì)量論文、高質(zhì)量問答數(shù)據(jù)。這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)對 LLM suppose 是有很大的幫助。

Question2：不同數(shù)據(jù)源的比例對 LLM 的最終 performance 有影響么？

2.還是用了C4這個數(shù)據(jù)集。類似于WebText。

再看看 filter、deduplication 的細節(jié)

llama 針對 common crawl 的處理

1. 在行級別做了 deduplication，llama paper 沒有講具體細節(jié)，但在 ccnet paper 有講（CCNet: Extracting High Quality Monolingual Datasets from Web Crawl Data [9]）后續(xù)專門展開講一下。

2. 使用了 fastText 做文本語言分類，刪掉非英語。

3. 使用了 ngram 做低質(zhì)量 filter。

4. 訓(xùn)練了一個 model，把網(wǎng)頁分成被 wikipedia 引用和普通網(wǎng)頁，這里主要也是區(qū)分質(zhì)量。

數(shù)據(jù)量：

1.4T token.

1.3 facebook CCNet pipeline分析

原始論文：

https://arxiv.org/abs/1911.00359

CCNet 是 facebook 開發(fā)的針對 common crawl 的一系列數(shù)據(jù) ETL pipeline。

▲ ccNet pipeline

deduplication：

▲ dedup-1

▲dedup-2

ccnet 的亮點：

1. 提出了針對 raw common crawl data，要先做 dedup 在做語言分類鑒別，最終效果更好，尤其對小語種。

2. 在對 common crawl 做 filter 時，使用了數(shù)據(jù)分級，并沒有把 tail 數(shù)據(jù)全刪掉。他分了 head middle tail，分級是使用另外訓(xùn)練的 model 來做的，比如head：先使用了 wikipedia 的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練出model，然后看每一個 paragraph 的數(shù)據(jù)過這個 model 算出來 perplexity score 高的就算 head。

3. 有按照不同語種分類，包含了小語種數(shù)據(jù)。

ccnet 的待提升：

1. facebook 的 deduplication 并沒有使用 minhash，而是直接采用的 SHA-1 做傳統(tǒng)的 hash 去重。

2. 沒有更多 line 級別的嚴格 filter。

來自迪拜的falcon以及其refinedweb數(shù)據(jù)集

本文下面重點調(diào)研下 falcon，falcon 是 dubai 的一家研究機構(gòu)訓(xùn)練的 LLM，他不但開源了自己的 7B，40B 版本的模型，還著重開源了他的 pre-training dataset [10]。本文詳細展開看一看。

論文原文：

https://arxiv.org/pdf/2306.01116.pdf

2.1 重要論點：只用web數(shù)據(jù)做預(yù)訓(xùn)練，LLM效果也能很好

僅使用互聯(lián)網(wǎng)的 web 數(shù)據(jù)，把filter 和 deduplicate做好，也能訓(xùn)練處性能比使用精加工的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出來的 state-of-the-art 模型。我覺得這個論點挺猛的，這給了很多 LLM 創(chuàng)業(yè)團隊打了很大的雞血，即使起步晚一點，沒有特別多的數(shù)據(jù)積累，似乎在大模型質(zhì)量上也不一定會落后。

美中不足的是，完整版本的 refinedWeb 數(shù)據(jù)集有 5Trillion tokens，但 falcon 在 huggingface 開源的版本只有 600billion tokens，是用在訓(xùn)練 1.3B/7B 參數(shù)的模型上的，而不是 40B 最大的模型。在開源的時候，也保留自己的一部分核心競爭力。重點看看他們的數(shù)據(jù)清洗邏輯，可能對從業(yè)者處理中文互聯(lián)網(wǎng)有幫助。

▲ RefinedWeb 在 Web 數(shù)據(jù)的 filter、deduplication 上做了很重的工作。

NSFW ：Not Safe/Suitable For Work

2.2 RefinedWeb詳細加工過程

加工總原則

1. Scale first｜規(guī)模第一

這個數(shù)據(jù)集是為了加工 40B～200B 參數(shù)的 LLM 設(shè)計的，因此需要 trillion 級別的 tokens。因此重點放在從 commoncrawl 的原始數(shù)據(jù)加工上準備數(shù)據(jù)，而不是耗費大量人力去處理垂直領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集。

2. Strict deduplication｜嚴格去重。

同時使用了 exact 和 fuzzy 去重，比其他論文報告的刪除率更高。

3. Neutral filtering｜中性過濾

也使用了基于模型的語言鑒定，使用了很多啟發(fā)式的規(guī)則，后面會詳細介紹。這一切都是為了避免 pre-training 數(shù)據(jù)當中包含 biased 數(shù)據(jù)。

總體流程

下圖為總體數(shù)據(jù)清晰 pipeline，包含了每一步刪除的文本數(shù)量，下面分步驟詳細展開講

▲ falcon datapipeline 及每一步保留的數(shù)據(jù)量

▲falcon pipeline 里每一步操作背后的基本思想

2.3 URL filtering

在重度去重、過濾等任務(wù)之前，先對整體做了基于 URL 的過濾。主要目標是過濾掉一些欺詐、成人網(wǎng)站。這里有兩個基本規(guī)則：1）一個 4.6M 個域名的黑名單 2）URL 分，基于內(nèi)容中單詞的嚴格打分。falcon 發(fā)現(xiàn)單單基于一些 common 的黑名單還是會犯假陽性錯誤，比如過濾掉很多 popular 的博客平臺和好的的文化網(wǎng)站。然后很多基于單詞規(guī)則的規(guī)則數(shù)據(jù)集加工邏輯（比如 C4）會很容易把一些醫(yī)學(xué)、法律類的網(wǎng)頁給 block 了。

falcon 的 URL filtering 專注于找到可能對用戶有害的成人內(nèi)容相關(guān)的域名，或者包含了很多非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的域名，比如類似百度網(wǎng)盤這種存文件的。首先，在 4.6M 個黑名單中的域名，直接顯示的 ban 了；然后，構(gòu)建了一個 URL 打分體系，基于使用匹配一系列精選單詞。這些精選單詞列表是手工維護的，也是使用 ToxicBERT 標注出來的 toxicity 單詞。

url 打分部分提到的分級操作很精細：

Strict 級別：子單詞匹配

URL 包含的內(nèi)容中，單詞里哪怕 substring 里匹配上了也會被直接過濾。比如很多欺詐網(wǎng)站會用很多特殊表情放在很多命中黑名單的單詞中間來 hack 整個單詞級別的過濾。

Hard級別：整個單詞匹配

整個單詞命中才會被過濾

Soft級別：單詞匹配

至少 2 個單詞 match 才會過濾，這里的規(guī)則我覺得是可以調(diào)整的。soft 級別包含了一些單詞是受懷疑的單詞，單個單詞并不一定有足夠的理由是有害的，但是多個懷疑的詞同時出現(xiàn)才會有害。這讓我們能保留一些醫(yī)學(xué)、法律方面的內(nèi)容不會被過濾掉。比如（e.g., 但一個單詞 dick）。

2.4 Text extraction

只想抽取網(wǎng)頁的主要內(nèi)容，把 menu，header，footer，以及廣告都給去掉。其他論文發(fā)現(xiàn) trafilatura 是最好的非商用 library 去從做這件事。然后把 doc 內(nèi)容中的 url 都刪掉。

2.5 Language identification

使用了 CCNet 中使用到的 fastText 來做文本的語言分類，這個是 document 粒度的。他使用了字符 n-gram 模型，這個模型使用 Wikipedia 數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來，支持 176 中語言。我們把主語言低于 0.65 分的文檔直接刪掉了。

falcon 只 focus 在英語上，經(jīng)過這一步處理后的數(shù)據(jù)叫 RW-RAW。

整個 refinedweb 數(shù)據(jù)處理 pipeline 是可以應(yīng)用在其他語言上的，但從 common crawl 的數(shù)據(jù)分布看，中文數(shù)據(jù)是明顯不符合中文的人口分布的。中國應(yīng)該是世界第二大語言，但 common crawl 里中文的數(shù)據(jù)只排第 6.. 我覺得這就是說做中文的 LLM 以及相關(guān)的語料數(shù)據(jù)整理，做得好肯定還得靠我們中國人自己（吾輩加油）

2.6 Filtering: document-wise and line-wise

Repetition removal.

因為爬蟲的錯誤或者低質(zhì)量的數(shù)據(jù)源存在，網(wǎng)頁包含重復(fù)內(nèi)容也很常見，這肯定對 LLM 不好。我們肯定可以在 deduplication 階段處理，但在更早的文檔級別去做些處理是更輕量級的。我們刪掉了大量的存在 line、paragraph、ngram能識別出來的重復(fù)的文檔。

Document-wise filtering.

及其生成的垃圾文檔占比也不低。他們往往使用了不少特殊關(guān)鍵字、無聊文檔等，這些都不適合用來訓(xùn)練 LLM。

這里有個好玩的問題：幾年后當 LLM 產(chǎn)生的內(nèi)容充斥整個互聯(lián)網(wǎng)時，又該怎么去過濾取舍 LLM 的 pre-trainning 數(shù)據(jù)呢？可以關(guān)注下這個話題：如果以后全網(wǎng)都是 AI 生成的質(zhì)量不高的內(nèi)容這些 AI 大模型再用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練那么這些大模型會不會越來越差？[11]

主要參考了 Rae et al.（2021）paper 里的一些質(zhì)量過濾啟發(fā)邏輯。他們主要 focus 在刪掉一些異常值比如：總體文本長度，符號和單詞比例，以及一些用于鑒定文檔是真正自然語言的一些標準。我們注意到這些過濾器應(yīng)該是在語言級別去使用的，這些過濾器從英語直接遷移到其他語言，會有過擬合的現(xiàn)象。

這里值得詳細展開去看看 Rae et al.（2021）paper

Line-wise filter.

盡管在使用 trafilatura 庫后已經(jīng)有了不錯的效果提升，很多網(wǎng)頁文檔還是遺留下來了一些不太符合預(yù)期的 line，比如社交網(wǎng)絡(luò)的 likes 啊，點贊，反對按鈕之類的。鑒于此，我們開發(fā)了一個 line 級別的矯正 filter，目標就是去糾正這些不符合預(yù)期的 line。如果這些矯正器刪除了一個 doc 里大于 5% 的內(nèi)容，我們就把整個 doc 刪掉。

falcon 開發(fā)了一個 line 級別的 filter 策略，手工檢查行級別數(shù)據(jù)：

• 如果主要由大寫字母組成（刪掉）

• 如果只有數(shù)字組成（刪掉）

• 如果是點贊、反對等這些東西（刪掉）；

• 如果一行只有一個單詞（刪掉）；

• 如果內(nèi)容很短（≤ 10 words），且匹配到一些 pattern（持續(xù)更新）:

  • – 在這行的開始；

  • – 在這行的結(jié)束（e.g. 閱讀更多.....）；

最終,如果被標記 line 的單詞量超過了整個文檔的 5%，整個 doc 都刪掉。我們是通過人工檢查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的這些邏輯，在處理不同語言的預(yù)料時，也需要有個性化的做更多特殊處理。

在經(jīng)歷了 URL filter、text extraction、language identification、以及 doc/line級別的 filter 之后，common crawl 整體上只剩下了 23% 的數(shù)據(jù)。

整個 filter 過程后，common crawl 剩下 23% 的數(shù)據(jù)

2.7 Deduplication: fuzzy, exact, and across dumps

Fuzzy deduplication｜模糊去重

falcon 做模糊去重也使用了 minhash，但 falcon 使用了 9000 個 hash function。這相比與 GPT3 的 10 個 hash function 會帶來巨大的精度提升，但也帶來了計算量的巨大消耗。文中說到如果使用不夠激進的設(shè)置，比如類似 The Pile 數(shù)據(jù)集使用的 10 個 hash function，會帶來很低的去重比率和更差的模型性能。falcon 使用 minhash 去在 web 語料中大范圍的找到近似的重復(fù)文檔。這項技術(shù)讓我們能鑒別出通過精確去重方法鑒別不出來的長度比較小的重復(fù)內(nèi)容（比如比 50 個 token 還要小的內(nèi)容）。

開始先從對內(nèi)容進行規(guī)范化處理做起：刪掉標點符號，把文本全部做小寫處理，NFD 正則化，口音都會被刪掉，空格都會被標準化處理。然后使用 GPT2 的 tokenizer 做了分詞，以及為每個 doc 獲取了單獨的 n-grams。然后就用標準的 minhash 做重復(fù)度檢查。最終在所有的 bucket 當中，如果 doc A and B 在一個 bucket 相似，B and C 在另一個 bucket 相似，則 A-B-C 就變成了一個 cluster。最后在 cluster 當中隨機挑一個保留下來。

Exact deduplication｜精確去重

使用 substring 在句子級別，而不是文檔級別去，找到 token-by-token 的字符串匹配。如果連續(xù)超過 50 個 token 是相同的，就做刪除處理。這樣抽取子字符串去做 match 后的刪除內(nèi)容做會改變文檔內(nèi)容，因此還實驗了刪掉整個 doc 或者針對這些內(nèi)容做 loss-masking 處理，而不是直接刪掉他們，但這些嘗試似乎沒有給 LLM 的訓(xùn)練帶來明顯的性能增長。

falcon 使用了 Lee et al.（2022）論文中的 EXACTSUBSTR 實現(xiàn)去做精確文本匹配。精確去重作用在 minhash 的模糊去重后的數(shù)據(jù)上，進一步減少了近 40% 的數(shù)據(jù)量。EXACTSUBSTR 會找到跨 doc 的長子字符串，是通過字符粒度逐個檢查實現(xiàn)的。這些子字符串可能比較小沒有占到 doc 的足夠大的部分，以至于沒有在 minhash 的模糊去重階段被去掉，或者因為 minhash 的相似度檢查就是沒有找出來。

在精確去重中，文中還提到了發(fā)現(xiàn) duplication span 后的幾種策略：

? EXACTSUBSTR-CUT｜把 span 直接刪了：比如不到 20 個 token 的

? EXACTSUBSTR-MASK｜給 span 加上 musk

? EXACTSUBSTR-DROPPARTIAL：如果重復(fù)部分超過 doc 的 20%，直接把 doc 刪了

? EXACTSUBSTR-DROPANY：只要發(fā)現(xiàn)有 duplicate 的 span，整個 doc 都刪了

EXACTSUBSTR-CUT 把中間的 span 刪了可能會導(dǎo)致 doc 內(nèi)語義的不連貫；EXACTSUBSTRMASK 不會有前者的問題；EXACTSUBSTR-DROP 在文檔很大時，可能還會保留 duplicate 的內(nèi)容，而 EXACTSUBSTR-DROPANY 就是更加激進的做法了。

URL deduplication｜URL去重

因為計算量的限制，在整個 RW-Filtered 數(shù)據(jù)集粒度直接做全局去重是不可能的。因此，把 CommonCrawl 分成 100 份，在每一份數(shù)據(jù)中做去重。大部分的重復(fù)都其實是能在這些分片內(nèi)的去重完成的，但是我們也發(fā)現(xiàn)了在分片之間會有顯著的一些 overlap，這是因為爬蟲對部分 URL 訪問爬取了多次。因此，又保留了在分片內(nèi)發(fā)現(xiàn)過的做過去重操作的 URL 清單，在后續(xù)的每個分片上看到都直接做刪除處理。

精加工數(shù)據(jù)集調(diào)研：WebText、The Pile 、C4 的調(diào)研分析

3.1 WebText

WebTextDataset Replication:https://openwebtext2.readthedocs.io/en/latest/replication/

▲ WebText數(shù)據(jù)集的

數(shù)據(jù)集特殊點：

1. 做 filter 時使用了 Reddit score

2. 數(shù)據(jù)集和加工數(shù)據(jù)的代碼完全開源，目前 eleutherAI 也在實現(xiàn)openwebtext2

評價：

感覺 webText 比較局限，reddit 相關(guān)并不能 cover 很多內(nèi)容。目前（202307）&未來并不適合作為大模型的 common crawl 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3.2 The Pile

原論文：

https://arxiv.org/abs/2101.00027

The Pile 是 EleutherAI（EleutherAI）這個組織精加工的專門為 NLP 大模型訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)集。

EleutherAI is a non-profit AI research lab that focuses on interpretability and alignment of large models.

在處理 common crawl 的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)時，有提到使用 well-designed extraciton 和 filter。

More Effective Boilerplate Removal-the GoldMiner Algorithm [13] 用到了這篇論文的方法。

評價：

1. 數(shù)據(jù)種類很豐富，涵蓋了非常多垂類的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

2. 但總體數(shù)據(jù) token 量比較小，尤其處理 common crawl 部分。

3.3 C4

C4 是 google 針對 common crawl 數(shù)據(jù)進行精加工數(shù)據(jù)集：

https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4

數(shù)據(jù)集特殊點：

1. 最初只能使用 google cloud 的 beam 代碼做加工。

2. 而后有一些開源實現(xiàn)。比如：c4 · Datasets at Hugging Face [14],C4 Dataset Script[15]

評價：

個人沒有詳細看開源版本的 C4 加工邏輯，github repo 的文檔里加工邏輯寫的也不夠清晰。使用時相對比較黑盒子。

個人思考

falcon 的 refinedWeb paper [16] 是一篇把基于爬蟲爬取數(shù)據(jù)的處理講的這么詳細的 paper 之一，后續(xù)我會再精讀 The Pile，C4 等其他數(shù)據(jù)集，總結(jié)出更多的爬蟲爬取的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)的 pre-training data 處理方法。

在對 LLM dataset 調(diào)研的過程中，我發(fā)現(xiàn)中文的 NLP 大型語料真的很少，除開沒有 common crawl 這樣大型公立的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)之外，也缺乏人工整理的高精 curated dataset，在 github 和 huggingface 都很少看到。

github 里搜索 chinese corpus 最高的兩個 repo，也都很久沒有更新了。https://github.com/brightmart/nlp_chinese_corpushttps://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus

不過隨著中國搞 LLM 的玩家越來越多，以及整個基于 LLM 的垂類應(yīng)用越來越多，更多的人也在基于 base model 做 finetune，各個公司其實都會越來越重視整理自己的垂直語料庫，希望大家未來長期都能慢慢把一些沒有那么高壁壘的數(shù)據(jù)貢獻在 github、huggingface，或者參考 falcon 的方式，貢獻自己語料庫當中的一部分。

我也建議搞中文的 LLM 廠家不要只分享打榜結(jié)果，如果打榜效果好的話可以適當放出一些 insight，比如用了什么數(shù)據(jù)，怎么處理數(shù)據(jù)的，尤其是高校科研背景的研究機構(gòu)可以更多的做公立性質(zhì)的貢獻。

參考文獻

?

[1] https://openai.com/research/instruction-following

[2] https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb

[3] https://arxiv.org/abs/2005.14165

[4] https://openai.com/research/gpt-4

[5] https://zhuanlan.zhihu.com/p/617057227

[6] https://paperswithcode.com/dataset/webtext

[7] https://huggingface.co/datasets/openwebtext

[8] https://arxiv.org/abs/2107.06499

[9] https://arxiv.org/abs/1911.00359

[10] https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb

[11] https://www.zhihu.com/question/608053796

[12] https://github.com/EleutherAI/openwebtext2

[13] https://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1870-90442013000200011

[14] https://huggingface.co/datasets/c4

[15] https://github.com/shjwudp/c4-dataset-script

[16] https://arxiv.org/pdf/2306.01116.pdf