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在大型语言模型（LLM）领域，数据集的分类和作用是一个复杂且不断发展的主题。以下是关于与大模型相关的数据集的全面分析，包括通常提到的训练数据集和测试数据集，以及其他类型的数据集的进一步细分及其意义。
数据集的总体分类
研究表明，与大模型相关的数据集可以分为多个类别，涵盖模型开发的各个阶段。以下是主要分类及其作用：
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预训练数据集：
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定义与作用：这些是大型文本语料库，用于初始训练，使模型学习语言模式、语法和广泛的知识。预训练数据集通常规模巨大，例如The Pile有800 GB，Common Crawl涉及数TB的数据。
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典型示例：Common Crawl、The Pile、Wikipedia、BookCorpus、C4（Colossal Clean Crawled Corpus）、RefinedWeb、ROOTS、Red Pajama。
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意义：预训练数据集决定了模型的通用语言理解能力，是模型能力的基础。
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比喻：像学生通过广泛阅读和听力学习语言基础，理解结构和词汇。
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微调数据集：
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定义与作用：在预训练后，使用较小的任务特定数据集来适应模型，使其在特定应用或领域表现更好。微调数据集可以进一步分为：
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任务特定微调数据集：用于特定NLP任务，如SQuAD用于问答，GLUE用于语言理解任务。
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领域特定微调数据集：用于特定领域，如医疗文本用于医疗QA系统。
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指令跟随数据集：教模型遵循自然语言指令，如Alpaca和Dolly。
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典型示例：SQuAD、GLUE、Alpaca、Dolly、HelpSteer（自驾车指令）、H2O LLM Studio（跨领域微调）、Function Calling Extended（代码片段和函数调用）。
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意义：微调数据集使模型更适合特定任务或用户需求，增强其实用性。
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比喻：像学生在特定领域深造，练习特定技能或课程。
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偏好数据集：
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定义与作用：用于强化学习从人类反馈（RLHF），帮助训练奖励模型，使模型输出更符合人类偏好。这些数据集包含优选和非优选响应的对，旨在减少有害内容并提高模型的安全性。
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典型示例：Anthropic HH Golden（高质量人-人对话）、OpenAI的内部偏好数据（非公开）。
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意义：偏好数据集在RLHF中特别重要，确保模型输出符合伦理和用户期望。这在传统机器学习中不常见，是一个意想不到的细节。
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比喻：像学生从老师或同伴反馈中改进沟通风格，确保适当有效。
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评估数据集：
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定义与作用：通常指测试数据集，用于在训练后衡量模型在各种任务上的性能。这些数据集是基准测试，确保模型能泛化到新数据。
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典型示例：GLUE（通用语言理解评估）、SuperGLUE（更具挑战性的任务集合）、MMLU（大规模多任务语言理解）、HellaSwag（自然语言推理）。
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意义：评估数据集允许研究人员比较不同模型，跟踪领域进步，并识别模型的强项和弱点。这是评估模型实际性能的关键步骤。
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比喻：像参加标准化考试评估语言能力，与同伴比较。
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验证数据集：
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定义与作用：在训练过程中使用，用于监控模型性能，调整超参数，并防止过拟合。
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意义：验证数据集在训练过程中至关重要，确保模型不过度拟合训练数据，从而在未见数据上表现良好。
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比喻：像学生在学习过程中定期小测，调整学习策略。
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数据集的复杂性与争议
这些分类在LLM领域存在一些争议。例如，“训练数据集”可能指预训练和微调数据的组合，但实际操作中它们是不同阶段的数据。偏好数据集的可用性有时有限，因为它们可能包含敏感信息，引发隐私和伦理问题。此外，评估数据集的选择可能影响模型性能的比较，存在标准化和公平性的争议。
典型示例的详细列表
每个类别的数据集示例（摘自相关研究）
| 数据集类别 | 典型示例 | 描述 |
|---|---|---|
| 预训练数据集 | Common Crawl | 数TB的网页文本，用于训练如GPT-3、LLaMA模型 |
| The Pile | 800 GB，22个高质数据集组合，用于GPT-Neo、LLaMA | |
| Wikipedia | 19.88 GB（英语），用于RoBERTA、XLNET、LLaMA | |
| 微调数据集 | SQuAD | 问答任务数据集，用于微调问答模型 |
| GLUE | 语言理解任务集合，用于微调语言理解能力 | |
| Alpaca | 指令跟随数据集，用于微调模型跟随自然语言指令 | |
| 偏好数据集 | Anthropic HH Golden | 高质量人-人对话，用于RLHF训练奖励模型 |
| 评估数据集 | GLUE | 通用语言理解评估，用于模型性能比较 |
| SuperGLUE | 更具挑战性的任务集合，用于评估模型能力 | |
| MMLU | 大规模多任务语言理解，用于测试跨学科知识 |
预训练数据集的详细列表
| 数据集名称 | 描述 | 大小 | 用于训练模型 | 来源URL |
|---|---|---|---|---|
| Common Crawl | 每月发布的数十亿网页原始数据 | 数TB | GPT-3, LLaMA, OpenLLaMa, T5 | Common Crawl |
| The Pile | 22个多样化高质数据集组合，主要学术/专业 | 800 GB | GPT-Neo, LLaMA, OPT | The Pile |
| Wikipedia | 清理后的维基百科文本数据，默认英语19.88 GB | 19.88 GB (英语) | Roberta, XLNet, LLaMA | Wikipedia |
| BookCorpus | 11,000本未出版书籍的文本数据 | 985百万单词 | RoBERTA, XLNET, T5 | BookCorpus |
| C4 | 从Common Crawl提取的英语语料，高度去重 | 750 GB | MPT-7B, T5 | C4 |
| RefinedWeb | 从Common Crawl提取的600B tokens公共数据，去重和过滤 | >5万亿tokens | Falcon-40B | RefinedWeb |
| ROOTS | 59种语言的多语言数据集，从各种来源去重 | 1.6TB | BLOOM | ROOTS |
| Red Pajama | 复制LLaMa数据集，从Common Crawl、C4、GitHub等来源 | 1.2万亿tokens | MPT-7B, OpenLLaMA | Red Pajama |
| Starcoder Data | 86种编程语言的代码，从GitHub/Jupyter提取，250B tokens | 783 GB | Salesforce CodeGen, Starcoder, StableCode | Starcoder Data |
微调数据集的示例
| 数据集名称 | 描述 | 大小/细节 | URL |
|---|---|---|---|
| HelpSteer | 人类编写的自驾车指令集合 | 140万指令 | HelpSteer |
| H2O LLM Studio | 提供跨领域微调LLM的多样化数据集平台 | 包括客户服务、金融、医疗；提供评估/部署工具 | H2O LLM Studio |
| No_Robots | 排除机器人/AI引用的人类编写文本集合 | 未指定 | No_Robots |
| Anthropic HH Golden | 高质量人-人对话集合 | 未指定 | Anthropic HH Golden |
| Function Calling Extended | 代码片段和对应函数调用的集合 | 未指定 | Function Calling Extended |
| DOLMA | 文档及其逻辑形式的集合 | 未指定 | DOLMA |
| Open-Platypus | 提示和对应响应的集合，用于评估LLM性能 | 未指定 | Open-Platypus |
| Puffin | “你宁愿”游戏的问答集合 | 未指定 | Puffin |
| LLaMA-Factory | 提供跨领域微调LLM的仓库 | 包括语言建模、问答、摘要化 | LLaMA-Factory |
| Pile | EleutherAI整理的文本和代码大规模数据集 | 未指定 | Pile |
需要注意的是，某些数据集如The Pile可能同时用于预训练和微调，具体使用取决于上下文。
复杂性与争议
这些分类在LLM领域存在一些争议。例如，“训练数据集”可能指预训练和微调数据的组合，但实际操作中它们是不同阶段的数据。偏好数据集的可用性有时有限，因为它们可能包含敏感信息，引发隐私和伦理问题。此外，评估数据集的选择可能影响模型性能的比较，存在标准化和公平性的争议。
小结
总之，与大模型相关的数据集包括训练数据集（预训练、微调和偏好数据集）、测试数据集（评估数据集）和验证数据集。每个类别在模型开发中都有独特的作用，从基础训练到性能优化和用户对齐。这些分类的复杂性反映了LLM领域的动态性和多样性。
关键引文
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Open-Sourced Training Datasets for Large Language Models (LLMs) 9 Open-Sourced Datasets
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A Guide to 400+ Categorized Large Language Model(LLM) Datasets Comprehensive Survey
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10 Datasets for Fine-Tuning Large Language Models Detailed List
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Datasets for Large Language Models A Comprehensive Survey
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GLUE Benchmark Evaluation Dataset for LLMs
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Common Crawl Large Web Text Corpus
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The Pile Diverse Language Modeling Dataset
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Wikipedia Cleaned Text Data for Pretraining
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BookCorpus Large Novel Books Collection
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C4 English Corpus from Common Crawl
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RefinedWeb Deduplicated Tokens from Common Crawl
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ROOTS Multilingual Dataset from Various Sources
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Red Pajama Replication of LLaMa Dataset
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Starcoder Data Code from 86 Programming Languages
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HelpSteer Human-Written Instructions for Self-Driving Cars
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H2O LLM Studio Platform for Fine-Tuning LLMs
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No_Robots Human-Written Text Excluding AI References
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Anthropic HH Golden High-Quality Human-Human Conversations
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Function Calling Extended Code Snippets and Function Calls
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DOLMA Documents and Logical Forms Collection
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Open-Platypus Prompts and Responses for LLM Evaluation
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Puffin Questions and Answers from Would You Rather Game
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LLaMA-Factory Repository for Fine-Tuning LLMs