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LLM Data Pipelines: 解析大语言模型训练数据集处理的复杂流程

编者按:在训练大语言模型的过程中,构建高质量的训练数据集是非常关键的一步,但关于构建大模型训练所需数据集的通用数据处理流程(Data pipelines)的相关资料极为稀少。 本文主要介绍了基于Common Crawl数据集的数据处理流程。首先,文章概述了Common Crawl的不同数据格式WARC、WAT和WET的区别及应用场景。然后,文章详细阐述了数据处理流程的几个关键步骤,包括从数据源获取数据、去重、语言识别、使用模型筛选以及LLaMA中添加的“是否是参考来源”筛选等等。在各个步骤中,文章总结了不同的数据处理方案及它们的优劣。 高质量的数据最终将带来高质量的语言模型,数据处理流程需要大量的试验和计算资源投入,每个决策都会对最终结果产生影响,需要我们审慎评估。 以下是译文,Enjoy! 作者 | Christian S. Perone 编译 | 岳扬 Erik Desmazieres’s “La Bibliothèque de Babel”. 1997. 多年来,我们一直没有停止训练语言模型(LMs),但关于构建大模型训练所需数据集的通用数据处理流程(Data pipelines...

【XL-LightHouse】通用型流式大数据统计平台

概述 XL-LightHouse是针对互联网领域繁杂的数据统计需求而开发的一套集成了数据写入、数据运算、数据存储和数据可视化等一系列功能,支持大数据量,支持高并发的【通用型流式大数据统计平台】。 XL-LightHouse目前已基本涵盖了常见的流式数据统计场景,包括count、sum、max、min、avg、bitcount、topN/lastN等多种运算,支持多维度计算,支持分钟级、小时级、天级多个时间粒度的统计,支持自定义统计周期的配置。 XL-LightHouse内置丰富的转化类函数、支持表达式解析,可以满足各种复杂的条件筛选和逻辑判断。 XL-LightHouse是一套功能完备的流式大数据统计领域的数据治理解决方案,它提供了比较友好和完善的可视化查询功能,并对外提供API查询接口,此外还包括数据指标管理、权限管理、统计限流等多种功能。 XL-LightHouse支持时序性数据的存储和查询。 背景 以互联网行业来说,在移动互联网发展比较成熟的现在,流量见顶,红利消失,企业竞争日趋惨烈,获取新增用户的成本日益增高。很多企业开始意识到不能一味的通过补贴、价格战、广告投放这种简单粗暴的...

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