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原標題：FineWeb技術報告出爐！揭秘HuggingFace規模最大、質量最高預訓練數據集
關鍵字：報告,數據,模型,研究者,性能
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：Mindy
【新智元導讀】從大規模網絡爬取、精細過濾到去重技術，通過FineWeb的技術報告探索如何打造高質量數據集，為大型語言模型（LLM）預訓練提供更優質的性能。大型語言模型（LLMs）的性能在很大程度上取決于它的預訓練數據集的質量和大小。
然而，像Llama 3和Mixtral這樣最先進的LLMs的預訓練數據集并不公開；關于它們是如何創建的，我們知之甚少。
近日，Hugging Face上的一個團隊發布了FineWeb數據集，這是一個用于LLM預訓練的新型大規模（15萬億個tokens，44TB磁盤空間）數據集。
同時，他們還通過技術報告詳細介紹了該數據集的加工決策過程：FineWeb源自96個CommonCrawl快照，它是如何通過縝密的去重和過濾策略，比其他開放預訓練數據集產生了表現更好的LLM的。
創建數據集的準備工作開始創建數據集的第一步，需要考慮的問題是如何獲取到大規模的數據。
Common Crawl這個非營利組織自2007年以來一直在爬取網絡數據，并且每1到2個月發布一次新的爬取，包含200到400 TiB的文本內容。
于是，Common Craw

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。