主要观点总结
本文介绍了微软研究院发布的名为REDSTONE的开源项目，该项目提供了一套完整的数据处理框架，包括通用领域和特定领域数据的处理脚本以及经过筛选的高质量Common Crawl数据索引。研究团队使用该框架构建了总规模达3.48万亿token的数据集，涵盖多个领域，并在数据质量和处理效率上实现了显著提升。文章还详细描述了REDSTONE数据集的构成，包括通用领域数据、特定领域数据（代码、数学、问答）的处理和构成。此外，文章还介绍了REDSTONE在数据处理方面的两个核心模块，以及该数据集在评测环节取得的显著成果。最后，文章提到了该数据集目前无法直接开源，但研究团队鼓励开发者使用这套框架并贡献给开源社区，同时未来研究团队计划从三个方向继续改进。
关键观点总结
关键观点1: REDSTONE项目提供完整的数据处理框架。
该项目包含通用领域和特定领域数据的处理脚本，以及高质量数据索引。
关键观点2: REDSTONE数据集规模大、质量高。
数据集总规模达3.48万亿token，涵盖通用知识、代码、数学和问答等多个领域。研究团队通过多层过滤机制确保数据质量。
关键观点3: REDSTONE数据处理包括两个核心模块。
提取模块负责获取所需格式的训练数据，过滤模块通过多种技术手段筛选高质量内容。
关键观点4: REDSTONE数据集在评测环节取得显著成果。
该数据集在多个领域的评测中均表现出色，如通用领域、代码生成、数学推理和问答能力等方面。
关键观点5: 研究团队计划对REDSTONE进行改进。
未来计划包括引入更先进的过滤技术、支持多语言数据集构建和建立实时数据更新机制。
文章预览
在当前大模型训练耗尽了越来越多可用数据的状况下，高质量训练数据的重要性日益凸显。 前不久， 微软 研究院公布了一项名为 REDSTONE 的开源项目，提供了一套完整的数据处理框架，包括通用领域和特定领域数据的处理脚本，以及经过筛选的高质量 Common Crawl 数据索引。研究团队使用这一框架成功构建了总规模达 3.48 万亿 token 的数据集，涵盖通用知识、代码、数学和问答等多个领域。 图丨相关论文（来源： arXiv ） 与以往的数据处理方法相比，REDSTONE 在数据质量和处理效率上都实现了显著提升。特别是在特定领域数据的获取上， REDSTONE 显著降低了数据集构建的门槛，使得研究人员能够更容易地获取高质量的专业领域数据。 从数据集的具体构成来看，REDSTONE 主要分为通用领域和特定领域两大类数据： 通用领域数据 REDSTONE-Web 的规模达到了 3.17 万
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