Los modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés) dependen de grandes cantidades de datos para su entrenamiento. Estos conjuntos de datos deben ser diversificados y abarcar una amplia gama de temas y estilos de lenguaje para que el modelo adquiera una comprensión rica y compleja del lenguaje humano. A continuación, se presentan algunos de los conjuntos de datos más utilizados para formar LLM, junto con ejemplos y fuentes reconocidas que proveen más información sobre estos recursos.
1. Common Crawl: Este es uno de los recursos más utilizados y conocidos. Common Crawl proporciona un archivo público de datos web rastreados desde 2008, que incluye texto crudo extraído de miles de millones de páginas web. Este conjunto de datos es altamente popular debido a su gran escala y diversidad. El proyecto Common Crawl es una organización sin fines de lucro y sus datos están disponibles libremente para investigación y desarrollo.
– Ejemplo: Un modelo LLM podría ser entrenado para entender diferentes estilos de escritura, desde artículos de noticias hasta blogs personales, utilizando los datos disponibles en Common Crawl. – Fuente: [Common Crawl](https://commoncrawl.org/)2. Wikipedia: La enciclopedia libre Wikipedia es otro recurso fundamental para entrenar modelos de lenguaje. Ofrece contenido verificado en una multitud de lenguajes y abarca una amplia gama de temas, desde ciencia y tecnología hasta historia y cultura.
– Ejemplo: La riqueza y la diversidad temática de Wikipedia ayudan a los modelos LLM a adquirir conocimientos en una variedad de dominios, permitiéndoles generar texto más coherente y preciso. – Fuente: [Wikipedia Dumps](https://dumps.wikimedia.org/)3. BooksCorpus: Este conjunto de datos incluye el texto de más de 11,000 libros, abarcando muchos géneros como ficción, no ficción, ciencia, y arte. La variedad estilística y la calidad literaria de los libros hacen que este recurso sea sumamente valioso para enriquecer los modelos de lenguaje.
– Ejemplo: Entrenar un modelo de lenguaje con BooksCorpus puede ayudar a mejorar la generación de texto en situaciones que requieren un tono más literario o narrativo. – Fuente: [BooksCorpus](https://arxiv.org/abs/1506.06724)4. OpenWebText: Creado como una alternativa abierta a los datos utilizados por OpenAI para entrenar su modelo GPT, OpenWebText recopila texto de URL que fueron compartidas en posts de Reddit con al menos tres upvotes. Esto garantiza que los datos sean de alta calidad y relevantes.
– Ejemplo: Utilizando OpenWebText, un modelo puede aprender sobre eventos actuales y discusiones que son populares entre los usuarios de internet. – Fuente: [OpenWebText](https://github.com/jcpeterson/openwebtext)5. Gutenberg Project: El Proyecto Gutenberg ofrece más de 60,000 libros electrónicos de dominio público. Es un recurso especialmente valioso para textos más antiguos y obras literarias clásicas.
– Ejemplo: Un modelo podría usar datos del Proyecto Gutenberg para mejorar su comprensión del lenguaje y el estilo en literatura clásica, permitiéndole generar texto que imita a autores históricos. – Fuente: [Gutenberg Project](https://www.gutenberg.org/)6. COCO (Common Objects in Context): Aunque principalmente es un conjunto de datos de imágenes, COCO también incluye descripciones textuales en lenguaje natural que pueden ser útiles para modelos de lenguaje que buscan comprender el contexto visual y textual conjuntamente.
– Ejemplo: Ayuda a los modelos en tareas multimodales donde es crucial comprender tanto imágenes como descripciones textuales. – Fuente: [COCO Dataset](https://cocodataset.org/)Estos conjuntos de datos demuestran la amplitud y profundidad de los recursos disponibles para el entrenamiento de modelos de lenguaje grande. Cada uno aporta su propio valor y sesgo, contribuyendo a la formación de modelos más robustos y versátiles.
