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文章大纲
- 附录与资源-2. 数据集大全：公开语料库、多模态数据集与领域专用数据源
- 一、公开语料库：通用语言模型的基石
- 1.1 主流文本语料库
- 1.2 预处理工具与策略
- 二、多模态数据集：跨模态理解的桥梁
- 2.1 视觉-语言数据集
- 2.2 多模态数据处理技术
- 三、领域专用数据源：垂直场景的决胜关键
- 3.1 行业数据集精选
- 3.2 领域数据构建方法
- 四、工具与资源：加速数据工程
- 4.1 数据处理框架
- 4.2 开源数据仓库
- 五、挑战与应对策略
- 5.1 数据伦理与合规
- 5.2 长尾数据获取
- 结论
- 引用与扩展资源
附录与资源-2. 数据集大全：公开语料库、多模态数据集与领域专用数据源
- 引言
构建大语言模型（LLM）的核心在于高质量数据的获取与处理。本章系统梳理了公开语料库、多模态数据集与领域专用数据源三大类资源，结合数据规模、应用场景与预处理方法，为开发者提供一站式数据集选型指南。通过对比分析与实践案例，揭示数据质量对模型性能的关键影响。 - 文章架构流程图
- 将数据集分为
公开语料库、多模态数据集、领域专用数据源三大体系。
- 将数据集分为
