历史最全《大型语言模型数据集》全面综述pdf及444个数据集分享，涵盖预训练、指令微调、偏好、评估

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本文旨在深入探讨大型语言模型（LLM）数据集，这些数据集在LLM的显著进步中发挥着关键作用。类似于法学硕士发展的根系，这些数据集被视为维持和培育LLM发展的基础设施。 本书免费获取地址： 关注微信公众号“AII大模型”回复关键字“ldt24”获取下载地址。 因此，对这些数据集进行审查成为研究的一个重要主题。为了解决当前LLM数据集缺乏全面概述和深入分析的问题，本次调查从五个角度对LLM数据集的基本面进行了整合和分类：（1）预训练语料库；(2)指令微调数据集；(3)偏好数据集；(4)评估数据集；(5)传统自然语言处理（NLP）数据集。该调查揭示了当前面临的挑战，并指出了未来研究的潜在途径。 此外，还提供了对现有可用数据集资源的全面回顾，包括来自444个数据集的统计数据，涵盖8个语言类别，涉及32个领域。数据集统计中包含了 ………………………………