华南理工与合合信息团队联合发布了一篇深度解析论文，聚焦大语言模型（LLM）所需的数据集现状与发展趋势。他们从五大关键方面梳理了LLM数据集资源：
1️⃣ 预训练语料库：奠定LLM语言学习基础的大规模文本集合。
2️⃣ 指令微调数据集：专门针对LLM进行任务导向性优化的关键数据源。
3️⃣ 偏好数据集：关乎用户需求、道德准则等，引导模型输出更人性化结果的特色数据集。
4️⃣ 评估数据集：衡量LLM性能的权威工具，覆盖多种指标及场景测试。
5️⃣ 传统NLP数据集：涵盖经典NLP任务，为LLM在细分领域应用提供支撑。
该研究精心整理了444个高质量数据集，包含8种主要语言类别，遍及32个不同行业领域。统计维度丰富至20项，总数据量惊人，其中预训练素材超过774.5TB，其余类型数据集实例总数达到7亿。
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此研究旨在系统展现LLM数据集全貌，为科研工作者提供实用且全面的参考资料，并有力推动未来LLM技术的研究与发展。快收藏起来，让科研之路更加畅通！
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