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本文目录一览：
- 1、大模型数据集
大模型数据集
1、大模型数据集的那点事什么是大模型数据集？大模型数据集通常指的是用于训练和评估大型机器学习模型的数据集，它具有以下四个显著特征：规模大：大模型数据集一般都包含数百万到数十亿个样本数据，这些样本数据一般是多模态的，可以是文本、图像、音频、视频或其他形式。
2、大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，通常由深度神经网络构建而成，包含数十亿甚至数千亿个参数，模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种巨大的模型规模为其提供了强大的表达能力和学习能力，使其能够处理更加复杂的任务和数据。
3、大模型训练常用的数据集主要包括以下几种：斯坦福开源数据集：包含52，000条用于微调Alpaca模型的指令跟随数据，每条指令独一无二，包括指令、可选输入和由textdavinci003生成的指令答案。Belle开源数据集：由个性化角色对话、中文数据题数据和中文指令数据三部分组成，每个示例包含指令、输入和输出，结构统一。
4、获取大模型数据集的最靠谱方式包括hugging face、github、kaggle等平台。在获取之前，重要的是要明确了解所需数据集的用途和性质。
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