LLMDataHub

LLMDataHub 项目介绍

LLMDataHub 是一个致力于为大型语言模型（LLM）训练提供高质量数据集的开源项目。近年来，随着大型语言模型框架的开源，如 LlaMa 和 ChatGLM，小型组织和个人也开始显露出对训练大型语言模型的兴趣。为了支持这些努力，训练LLM不仅需要构建大型模型框架，还需要大量高质量的训练语料。然而，目前社区内的相关开源语料还比较分散。LLMDataHub 的目标就是持续收集这些高质量的训练语料，为研究人员和从业者提供便利。

对话式语言模型的数据集

为了有效地训练能够遵循人类指令的聊天机器人 LLM，获取涵盖各种对话领域和风格的高质量数据集是至关重要的。在 LLMDataHub 中，项目团队精心收集了一系列专门为聊天机器人训练设计的数据集。这些数据集提供了链接、大小、语言、使用场景及简要描述，帮助研究人员和从业者更容易地识别和选择最相关和有用的数据集。无论是为了提升聊天机器人对话质量、响应生成，还是语言理解，这个项目都能提供帮助。

通用开放访问对齐数据集

LLMDataHub 提供了一些通用开放访问的数据集，以适用于不同的大语言模型（LLM）的对齐。其中包括监督微调（SFT）、任务链微调（CoT）、强化学习人类反馈（RLHF）等多种类型标记的数据集。项目会持续更新并发布新的数据集，例如：

• helpSteer：一个由人类注释的 RLHF 数据集，涵盖了有用性、正确性、连贯性、复杂性和冗长性方面的测度。
• no_robots：高质量的人造 SFT 数据集，单次交互。

这些数据集旨在提供多样化和有深度的对话示例，帮助改进模型的对齐能力，从而提升其在对话场景中的表现。

预训练开放数据集

对于那些专注于模型预训练的实践者，LLMDataHub 提供了一些经过精挑细选的预训练数据集。这些数据集由于其巨大的数据量和多样性，可以用于提升模型的基础语言理解和生成能力。例如：

• proof-pile：涵盖英语和 LaTeX，用于增强模型在逻辑证明方面的能力。
• SlimPajama：一种经过清理和去重处理的 RedPajama 数据集的版本，主要为英语语料。

这些数据集为研究人员在预训练阶段提供了强大的数据支持。

领域专用数据集

对于需要设计特定领域应用的开发者，LLMDataHub 也收集了一些专业化的数据集。这些数据集专注于特定领域的数据处理和模型训练能力的提升。例如，为提高编程能力的 starcoderdata 数据集和用于金融领域的 FinNLP 数据集。

多模态数据集

随着多模态大型模型（VLM）的出现，LLMDataHub 还提供了一些涵盖图像和文本数据的多模态数据集，用于丰富生成视觉信息的能力。例如：

• ShareGPT4V：由 GPT4-Vision 提供多模态说明数据，包含 120 万个实例。
• JourneyDB：一个基于 Midjourney 图片的大规模数据集，包含问答、说明和文本提示任务。

这些多模态数据集为开发能够理解和生成丰富多样的视觉与语言信息的模型提供了坚实的数据基础。

LLMDataHub 项目的建立，只为一个目标：促进和支持全球社区在大型语言模型领域的研究与应用，为各行各业的开发者提供全面的数据支持。无论是学术研究、企业开发还是个人项目，LLMDataHub 都希望能成为您在模型训练道路上的宝贵资源。