大模型数据集
专业大模型全球疫情实况数据图表的训练数据集一般非常大全球疫情实况数据图表，通常在数百亿到数万亿个tokens之间，或者数百TB以上。数据规模的具体表现 以GPT-3为例，其训练涉及五个数据集，共计超过5000亿个tokens。其中，最大的数据集包含410billion个tokens，相当于占据全球疫情实况数据图表了570GB的硬盘空间。
大模型需要具备领域专业性、数据类型多样性、时间维度覆盖、高质量标注、大规模与多样性、持续更新以及质量特性保障的数据集。具体如下：领域专业性是基础要求。
大模型中的数据集是由数据样本组成的集合，这些样本之间是独立的，单个样本拿出来仍然可以称为此目标的样本。以下是关于大模型数据集的详细解释：规模大：大模型数据集的一个显著特征是它的规模。这些数据集通常包含数百万到数十亿个样本数据，这些数据样本可以是文本、图像、音频、视频等多种模态。
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。
在大模型时代，寻找开源数据集的主要网站如下：Hugging Face开源数据集 链接：https：//huggingface.co/datasets 镜像：https：//hf-mirror.com/datasets Hugging Face提供全球疫情实况数据图表了丰富的自然语言处理和数据集资源，是研究和开发大模型的宝贵资源。
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