Quali sono i set di dati comunemente utilizzati per addestrare i

Sì, posso rispondere alla domanda nella lingua della domanda stessa, utilizzando fonti affidabili e riconosciute, e fornendo esempi pertinenti. Ecco una descrizione dettagliata dei set di dati comunemente utilizzati per addestrare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), con le fonti utilizzate per costruire la risposta.

Set di Dati Comunemente Utilizzati per Addestrare i LLM

1. Common Crawl
Uno dei set di dati più utilizzati per addestrare i modelli linguistici di grandi dimensioni è il Common Crawl. Questo set di dati è una grande raccolta di pagine web scaricate da Internet e contiene un’enorme varietà di testi in molte lingue diverse. È aggiornato regolarmente e costituisce una risorsa essenziale per molte iniziative di ricerca nell’ambito dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Fonte: Common Crawl Foundation. (n.d.). [Common Crawl](http://commoncrawl.org/).

2. Wikipedia

Wikipedia è un altro set di dati ampiamente utilizzato per addestrare i LLM. Le sue numerose edizioni linguistiche offrono un riassunto esaustivo di conoscenza umana in forma strutturata e verificabile. I testi da Wikipedia tendono ad essere ben formattati e di alta qualità, il che li rende particolarmente utili per l’addestramento.

Fonte: Wikipedia contributors. (n.d.). [Wikipedia](https://www.wikipedia.org/).

3. BooksCorpus
Il BooksCorpus è un set di dati composto da oltre 11,000 libri digitali di diversi generi, inclusi romanzi e saggistica. È particolarmente utile per modelli che richiedono una comprensione approfondita del linguaggio umano e delle sue variazioni stilistiche.

Fonte: Zhu, Y., Kiros, R., Zemel, R., Salakhutdinov, R., Urtasun, R., Torralba, A., & Fidler, S. (2015). Aligning Books and Movies: Towards Story-like Visual Explanations by Watching Movies and Reading Books. In Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 19.

4. OpenWebText
L’OpenWebText è un set di dati creato per imitare la qualità e la diversità del testo trovato in siti come Reddit. Gli autori di OpenWebText hanno selezionato contenuti di alta qualità in base alle raccomandazioni della comunità, cercando di mantenere un equilibrio tra diversità del linguaggio e accuratezza dei contenuti.

Fonte: Gokaslan, A., & Cohen, V. (2019). OpenWebText Corpus. [GitHub](https://github.com/jcpeterson/openwebtext).

5. The Pile

The Pile è un ampio set di dati costruito da EleutherAI, che contiene circa 825 gigabyte di testo da fonti diverse tra cui libri accademici, articoli giornalistici, e forum online. È progettato per essere una risorsa completa per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni.

Fonte: Gao, L., Biderman, S., Black, S., Anthony, Q., Golding, L., … & Leahy, C. (2020). The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling. [arXiv preprint arXiv:2101.00027](https://arxiv.org/abs/2101.00027).

Esempi di Utilizzo dei Set di Dati

1. GPT-3: Uno dei modelli linguistici più noti, GPT-3 di OpenAI, è stato addestrato utilizzando una combinazione di set di dati, inclusi Common Crawl, Wikipedia, e BooksCorpus. Questo permette al modello di avere una vasta gamma di conoscenze e competenze linguistiche.

1. BERT: Il modello BERT di Google è stato addestrato utilizzando Wikipedia e BooksCorpus. Il suo design innovativo dell’attenzione bidirezionale permette di migliorare notevolmente le prestazioni in molti compiti NLP.

Fonte: Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165. [GPT-3](https://arxiv.org/abs/2005.14165); Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. [BERT](https://arxiv.org/abs/1810.04805).

In conclusione, l’addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni richiede l’accesso a set di dati diversificati e di alta qualità. Common Crawl, Wikipedia, BooksCorpus, OpenWebText e The Pile sono fra i set di dati più comunemente utilizzati e offrono una base robusta per lo sviluppo di modelli avanzati in NLP.

Quali sono i set di dati comunemente utilizzati per addestrare i LLM?