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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：

预训练数据集：
- 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。
- 典型示例：Common Crawl、The Pile、Wikipedia、BookCorpus、C4（Colossal Clean Crawled Corpus）、RefinedWeb、ROOTS、Red Pajama。
- 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。
- 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。
微调数据集：
- 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：
  - 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。
  - 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。
  - 指令跟随数据集：教模型遵循自然语言指令，如Alpaca和Dolly。
- 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）。
- 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。
- 比喻：像学生在特定领域深造，练习特定技能或课程。
偏好数据集：
- 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。
- 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）。
- 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。
- 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。
评估数据集：
- 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。
- 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）。
- 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。
- 比喻：像参加标准化考试评估语言能力，与同伴比较。
验证数据集：
- 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。
- 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。
- 比喻：像学生在学习过程中定期小测，调整学习策略。

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

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

Open-Sourced Training Datasets for Large Language Models (LLMs) 9 Open-Sourced Datasets
A Guide to 400+ Categorized Large Language Model(LLM) Datasets Comprehensive Survey
10 Datasets for Fine-Tuning Large Language Models Detailed List
Datasets for Large Language Models A Comprehensive Survey
GLUE Benchmark Evaluation Dataset for LLMs
Common Crawl Large Web Text Corpus
The Pile Diverse Language Modeling Dataset
Wikipedia Cleaned Text Data for Pretraining
BookCorpus Large Novel Books Collection
C4 English Corpus from Common Crawl
RefinedWeb Deduplicated Tokens from Common Crawl
ROOTS Multilingual Dataset from Various Sources
Red Pajama Replication of LLaMa Dataset
Starcoder Data Code from 86 Programming Languages
HelpSteer Human-Written Instructions for Self-Driving Cars
H2O LLM Studio Platform for Fine-Tuning LLMs
No_Robots Human-Written Text Excluding AI References
Anthropic HH Golden High-Quality Human-Human Conversations
Function Calling Extended Code Snippets and Function Calls
DOLMA Documents and Logical Forms Collection
Open-Platypus Prompts and Responses for LLM Evaluation
Puffin Questions and Answers from Would You Rather Game
LLaMA-Factory Repository for Fine-Tuning LLMs

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数据集的总体分类

预训练数据集：

微调数据集：

偏好数据集：

评估数据集：

验证数据集：