DCLM-baseline

高性能语言模型基准测试数据集

普通产品编程自然语言处理语言模型

DCLM-baseline是一个用于语言模型基准测试的预训练数据集，包含4T个token和3B个文档。它通过精心策划的数据清洗、过滤和去重步骤，从Common Crawl数据集中提取，旨在展示数据策划在训练高效语言模型中的重要性。该数据集仅供研究使用，不适用于生产环境或特定领域的模型训练，如代码和数学。

DCLM-baseline数据集的目标受众是自然语言处理领域的研究者和开发者。他们可以利用这个数据集来训练和评估自己的语言模型，特别是在基准测试方面。由于数据集的规模和质量，它特别适合需要大量数据进行模型训练的研究项目。

研究者使用DCLM-baseline训练自己的语言模型，并在多个基准测试上取得优异成绩。
教育机构将其作为教学资源，帮助学生理解语言模型的构建和训练过程。
企业利用该数据集进行模型性能测试，优化其自然语言处理产品。

步骤1: 访问Hugging Face网站并搜索DCLM-baseline数据集。
步骤2: 阅读数据集描述和使用指南，了解数据集的结构和特点。
步骤3: 下载数据集，准备所需的计算资源进行模型训练。
步骤4: 使用数据集进行语言模型的训练，监控训练过程和模型性能。
步骤5: 在完成训练后，利用DCLM-baseline数据集进行模型的评估和测试。

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P-MMEval — 多语言多任务基准测试，用于评估大型语言模型（LLMs）

OLMo 2 1124 13B Preference Mixture — 大规模多语言偏好混合数据集

OLMo-2-1124-13B-DPO — 高性能英文语言模型，适用于多样化任务

ScholarQABench — 科学文献综合评估平台

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dolmino-mix-1124 — 高质量数据集，用于OLMo2训练的第二阶段。

OLMo 2 13B — 高性能的英文学术基准语言模型

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Tülu 3 — 开源的先进语言模型后训练框架

MobileLLM-1B — Meta 开发的子十亿参数语言模型，适用于设备端应用。

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Zamba2-7B — 高效能小型语言模型

Cheating LLM Benchmarks — 研究项目，探索自动语言模型基准测试中的作弊行为。

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rStar — 通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

TAG-Bench — 数据库查询的自然语言处理基准测试

MedTrinity-25M — 大规模多模态医学数据集

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emo-visual-data — 表情包视觉标注数据集

HippoRAG — 基于人类长期记忆的新型RAG框架