Veelgebruikte datasets voor het trainen van Large Language Models (LLM’s) zijn van cruciaal belang voor de prestaties van deze modellen. Het beschikken over grote en diverse datasets helpt bij het trainen van modellen zoals GPT-3, BERT, en andere soortgelijke AI-systemen. Enkele van de meest gebruikte datasets voor het trainen van LLM’s zijn als volgt:
1. Common Crawl: Common Crawl is een gratis toegankelijke dataset die enorme hoeveelheden webpagina’s verzamelt. Het wordt vaak gebruikt voor het trainen van LLM’s vanwege zijn omvang en diversiteit. Deze dataset bevat honderden terabytes aan data en wordt regelmatig bijgewerkt. Een van de voordelen is de breedte van de onderwerpen die de dataset bestrijkt, wat helpt bij het trainen van een veelzijdig model. Voorbeeld: GPT-3, ontwikkeld door OpenAI, heeft Common Crawl-data als onderdeel van zijn trainingsdata gebruikt.
1. Wikipedia: Wikipedia is een van de meest gebruikte datasets voor het trainen van modellen zoals BERT en GPT. De inhoud is informatief, breed scala aan onderwerpen en wordt continu bijgewerkt door een grote gemeenschap. Wikipedia biedt gestandaardiseerde en goed gestructureerde tekst, wat het ideaal maakt voor taalmodellering en begrip. Voorbeeld: BERT, ontwikkeld door Google, maakt uitgebreid gebruik van de Engelse Wikipedia-dataset.
1. BooksCorpus: BooksCorpus is een verzameling van meer dan 11.000 ongepubliceerde boeken. Deze dataset is waardevol vanwege de langeformaatinhoud en de diversiteit aan schrijfstijlen. Dit helpt modellen om complexe zinsstructuren en verhaalstructuren te leren. Voorbeeld: OpenAI’s GPT-modellen hebben gebruik gemaakt van BooksCorpus om beter begrip van langere tekstformaten te ontwikkelen.
1. OpenWebText: OpenWebText is een poging om een dataset te creëren die vergelijkbaar is met OpenAI’s GPT-2 trainde dataset. Het verzamelt inhoud van kwalitatief hoogstaande webpagina’s die worden gekoppeld in Reddit-threads. Deze dataset zorgt ervoor dat de kwaliteit van de tekst hoog is en beperkt de duplicatie van informatie. Voorbeeld: Verschillende versies van GPT-2 en GPT-3 hebben gebruik gemaakt van OpenWebText om training te geven.
1. GitHub: Voor specifieke toepassingen zoals codering en programmeertaalmodellen, zoals OpenAI’s Codex, wordt GitHub gebruikt als een primaire bron van trainingsdata. GitHub biedt een breed scala aan codevoorbeelden en projecten die helpen bij het trainen van modellen in verschillende programmeertalen en coding styles. Voorbeeld: Codex is specifiek getraind op enorme hoeveelheden publieke code van GitHub.
1. The Pile: The Pile is een uitgebreide dataset samengesteld door EleutherAI. Het bevat ongeveer 825 GB aan data afkomstig van diverse bronnen zoals wetenschappelijke artikelen, boeken, GitHub, Wikipedia, en andere kwalitatief hoogwaardige teksten. Deze dataset is bedoeld om een ruime dekking van verschillende tekstsoorten en stijlen te bieden. Voorbeeld: Modellen zoals GPT-Neo en GPT-J gebruiken The Pile als een belangrijke trainingsbron.
1. Colossal Clean Crawled Corpus (C4): C4 is een dataset die specifiek is samengesteld om een grote, kwalitatief hoogwaardige, en schoongemaakte versie van Common Crawl te bieden. Het verwijdert lage kwaliteit en niet-Engelstalige inhoud om een gerichte en bruikbare dataset te bieden voor het trainen van LLM’s. Voorbeeld: T5, een transformer model ontwikkeld door Google, maakt gebruik van C4.
Deze datasets helpen bij het creëren van krachtige taalmodellen door een breed scala aan tekst te bieden. Voor uitgebreide informatie en bronnen kunt u verwijzen naar de documentatie van de betrokken organisaties zoals OpenAI, Google Research, en EleutherAI.
Bronnen:
- [Common Crawl](https://commoncrawl.org/)
- [Wikipedia](https://www.wikipedia.org/)
- [BooksCorpus](https://yknzhu.wixsite.com/mbweb)
- [OpenWebText](https://skylion007.github.io/OpenWebTextCorpus/)
- [GitHub](https://github.com/)
- [The Pile by EleutherAI](https://pile.eleuther.ai/)
- [C4 by TensorFlow Datasets](https://www.tensorflow.org/datasets/catalog/c4)
Deze bronnen bieden verdere inzichten en details over hoe en waarom deze datasets worden gebruikt bij het trainen van LLM’s.
