DCLM-baseline

Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

Producto ComúnProgramaciónProcesamiento del lenguaje naturalModelos lingüísticos

DCLM-baseline es un conjunto de datos preentrenado para la evaluación comparativa de modelos lingüísticos, que contiene 4T tokens y 3B documentos. Extraído del conjunto de datos Common Crawl mediante un cuidadoso proceso de limpieza, filtrado y eliminación de duplicados, está diseñado para demostrar la importancia de la preparación de datos en el entrenamiento de modelos lingüísticos eficientes. Este conjunto de datos es únicamente para uso de investigación y no es adecuado para entornos de producción o entrenamiento de modelos en dominios específicos, como código y matemáticas.

Conjunto de datos de alto rendimiento para la evaluación comparativa de modelos lingüísticos
Contiene una gran cantidad de tokens y documentos
adecuado para entrenamiento a gran escala
Limpio
filtrado y sin duplicados
lo que garantiza la calidad de los datos
Proporciona un punto de referencia para investigar el rendimiento de los modelos lingüísticos
No es adecuado para entornos de producción o entrenamiento de modelos en dominios específicos
Ayuda a los investigadores a comprender el impacto de la preparación de datos en el rendimiento del modelo
Promueve la investigación y el desarrollo de modelos lingüísticos eficientes

El público objetivo del conjunto de datos DCLM-baseline son los investigadores y desarrolladores en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Pueden utilizar este conjunto de datos para entrenar y evaluar sus propios modelos lingüísticos
especialmente en cuanto a evaluación comparativa. Debido al tamaño y la calidad del conjunto de datos
es especialmente adecuado para proyectos de investigación que requieren una gran cantidad de datos para el entrenamiento del modelo.

Los investigadores utilizan DCLM-baseline para entrenar sus propios modelos lingüísticos y obtienen excelentes resultados en múltiples evaluaciones comparativas.
Las instituciones educativas lo utilizan como recurso didáctico para ayudar a los estudiantes a comprender la construcción y el proceso de entrenamiento de los modelos lingüísticos.
Las empresas utilizan este conjunto de datos para probar el rendimiento de los modelos y optimizar sus productos de procesamiento del lenguaje natural.

Paso 1: Accede al sitio web de Hugging Face y busca el conjunto de datos DCLM-baseline.
Paso 2: Lee la descripción y la guía de uso del conjunto de datos para comprender su estructura y características.
Paso 3: Descarga el conjunto de datos y prepara los recursos informáticos necesarios para el entrenamiento del modelo.
Paso 4: Utiliza el conjunto de datos para entrenar el modelo lingüístico
monitoreando el proceso de entrenamiento y el rendimiento del modelo.

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DCLM-baseline Alternativas

DCLM-baseline — Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

Dolphin R1 — Dolphin R1 es un conjunto de datos para entrenar modelos de inferencia, que contiene 800.000 muestras.

Nemotron-CC — Convierte Common Crawl en un conjunto de datos de preentrenamiento a largo plazo y de alta calidad

Mezcla de preferencias OLMo 2 1124 13B — Conjunto de datos de mezcla de preferencias multilingüe a gran escala

dolmino-mix-1124 — Conjunto de datos de alta calidad para la segunda etapa de entrenamiento de OLMo2.

MedTrinity-25M — Conjunto de datos médicos multimodales a gran escala

llm-colosseum — Evalúa modelos lingüísticos grandes mediante combates de Street Fighter 3

emo-visual-data — Conjunto de datos de anotación visual de emojis

HippoRAG — Un nuevo marco RAG basado en la memoria a largo plazo humana.

ImageInWords — Un modelo para generar descripciones de imágenes extremadamente detalladas, utilizado para entrenar modelos de lenguaje visual.

WildChat — Un corpus de datos compuesto por interacciones entre usuarios del mundo real y ChatGPT.

FineWeb — Conjunto de datos web en inglés de alta calidad

MNBVC — MNBVC es un corpus de texto en chino de escala masiva, comparable a los 40 TB de datos utilizados para entrenar ChatGPT.

RoleLLM — Marco de juego de roles para modelos lingüísticos grandes

Inst-Inpaint — Algoritmo de restauración de imágenes basado en entrada de lenguaje natural

Modelo de incrustación de texto Gemini Embedding — Gemini Embedding es un modelo de incrustación de texto avanzado que proporciona una potente capacidad de comprensión del lenguaje a través de la API de Gemini.

NeoBase — NeoBase es un asistente de base de datos de IA de código abierto que le permite interactuar con bases de datos utilizando lenguaje natural.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

Clon — Clon es un robot humanoide con tecnología revolucionaria de músculos artificiales Myofiber, capaz de caminar de forma natural.

ViDoRAG — ViDoRAG es un marco de agentes de razonamiento iterativo dinámico que combina la recuperación de documentos visuales con la generación mejorada.

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilot es un espacio de trabajo de IA para el sector sanitario que simplifica el flujo de trabajo de la documentación clínica y mejora la eficiencia.

Migician — Migician es un modelo de lenguaje multimodal de gran tamaño centrado en la localización de múltiples imágenes, capaz de realizar una localización precisa de múltiples imágenes de forma libre.

Agente de búsqueda Level-Navi — El Agente Level-Navi es un marco que se puede usar sin entrenamiento, que utiliza modelos de lenguaje extenso para una comprensión profunda de las consultas y una búsqueda precisa.

IndexTTS — Sistema de texto a voz (TTS) de muestra cero, eficiente y controlable de grado industrial

olmOCR — olmOCR es un conjunto de herramientas para linealizar PDF para el entrenamiento de conjuntos de datos LLM.

Extensiones de IA de Raycast — Raycast lanza las Extensiones de IA, que permiten interactuar mediante comandos de lenguaje natural con las aplicaciones de su ordenador y ejecutar tareas.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

tablegpt-agent — Agente preconstruido de TableGPT2 para tareas de preguntas y respuestas basadas en tablas.

bRAG-langchain — Un proyecto de código abierto para construir aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Qwen — Qwen Chat es una herramienta de chat de inteligencia artificial basada en un modelo de lenguaje avanzado, que ofrece conversaciones inteligentes y múltiples funciones.