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原標題：今日arXiv最熱大模型論文：Dataverse，針對大模型的開源ETL工具，數據清洗不再難！
關鍵字：數據,數據處理,管道,用戶,偏見
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：11104字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創作者 | 松果
引言：大數據時代下的ETL挑戰隨著大數據時代的到來，數據處理的規模和復雜性不斷增加，尤其是在大語言模型（LLMs）的開發中，對海量數據的需求呈指數級增長。這種所謂的“規模化法則”表明，LLM的性能與數據規模直接相關。因此，為了進一步推動LLM的發展，需要更復雜的數據處理管道，即使是簡單的操作也需要針對大規模數據處理進行優化。分布式系統和技術如Spark和Slurm已成為處理這些大規模數據工作負載的關鍵。
然而，現有的基于分布式系統的開源數據處理工具要么缺乏易于定制的支持，要么缺少多樣化的操作。這迫使研究人員不得不經歷陡峭的學習曲線，或者從不同來源拼湊工具，這阻礙了效率和用戶體驗。
為了應對這些限制，本篇研究提出了Dataverse，這是一個統一的開源ETL（提取、轉換、加載）管道，具有用戶友好的設計，使定制變得簡單。Dataverse的設計原則是最小化復雜的繼承結構，從而方便添加自定義數據操作。
論文標題:
Dataverse: Open-Source ETL (Extract, Transform, Load) Pipeline for Large

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文章來源：夕小瑤科技說
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作者簡介：專業、有趣、深度價值導向的科技媒體。聚集30萬AI工程師、研究員，覆蓋500多家海內外機構投資人，互聯網大廠中高管和AI公司創始人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189