Generative und Agentic AI: Ein tiefes Tauchgang in Top-Open-Source-Datensätze
Die Felder der generativen KI (Genai) und der Agentic AI revolutionieren alles, von der Generierung der kreativen Inhalte bis zur autonomen Entscheidungsfindung. Dieser Fortschritt wird durch riesige, öffentlich zugängliche Datensätze angeheizt, die für Modelltraining, Test und Bereitstellung verwendet werden. Dieser Artikel enthält eine kuratierte Auswahl der führenden Open-Source-Datensätze für generative und agentische KI, die verschiedene Datentypen umfassen-von umfangreichen Text- und Bildsammlungen bis hin zu speziellen Ressourcen für den Aufbau intelligenter Agenten und die Bekämpfung komplexer Argumentationsprobleme.
Der Stapel ist ein massiver, vielfältiger Textdatensatz (ungefähr 800 GB), der aus verschiedenen Quellen wie Arxiv, Github und Wikipedia zusammengestellt wurde. Das breite Spektrum an Schreibstilen und Themen macht es ideal für die Ausbildung großer Sprachmodelle, Verbesserung des Verständnisses der natürlichen Sprache und der Erzeugungsfunktionen.
ideal für: Training großer Sprachmodelle, entwickelnde natürliche Sprachverständnissysteme und Feinabstimmungsmodelle für spezifische Aufgaben der Textgenerierung.
Link: Eleutherai - Der Stapel
Common Crawl bietet einen wirklich webstugen Datensatz, in dem Milliarden von Webseiten monatlich aktualisiert werden. Diese massive Sammlung verschiedener Online-Inhalte ist von unschätzbarem Wert für die Schulung robuster Sprachmodelle und Anträge von Anwendungen von der Sprachmodellierung bis zum Abruf in großem Maßstab.
ideal für: Erstellen von Sprachmodellen für Webskala, Verbesserung des Informationsabrufs und Suchmaschinenfunktionen und Analyse von Online-Inhaltstrends und Benutzerverhalten.
Link: gemeinsames Crawl
Wikitext nutzt hochwertige Wikipedia-Artikel, um einen Sprachmodellierungsdatensatz zu erstellen. Seine strukturierte Inhalte und die sprachliche Komplexität stellen eine herausfordernde Lernumgebung für Modelle dar, insbesondere für die Beherrschung von Abhängigkeiten mit langfristiger Reichweite. Es gibt mehrere Versionen, wobei Wikitext-103 signifikant größer ist als seine Vorgänger.
ideal für: Trainingssprachmodelle, die sich auf Langstreckenkontext, Benchmarking-Vorhersage und Textgenerierung von Benchmarking sowie Feinabstimmungsmodelle für die Zusammenfassung und Übersetzung konzentrieren.
.Link:
Wikitext auf umarmtes GesichtopenWebText ist eine Open-Source-Erholung des WebText-Datensatzes von OpenAI, das aus Reddit-verknüpften Webseiten zusammengestellt wurde. Diese vielfältige Sammlung hochwertiger Online-Text ist wertvoll für Schulungsmodelle, die eine breite Palette von Sprachstilen und zeitgenössischen Online-Diskurs benötigen.
ideal für:
Training Webskala-Sprachmodelle mit verschiedenen Online-Text, Feinabstimmungsmodelle für die Erzeugung und Zusammenfassung der Texte und das Verständnis der natürlichen Sprache unter Verwendung aktueller Webdaten.Link:
openWebText auf GitHubLaion-5b ist ein massiver Datensatz (5,85 Milliarden Image-Text-Paare), das eine beispiellose Ressource für multimodale KI bietet. Seine Skala- und Diversity unterstützen das Training in den modernen Text-zu-Image-Modellen und ermöglicht es, die Sprache effektiv in visuellen Inhalt zu übersetzen.
ideal für:
Trainingstext-image-Generative Modelle, Entwicklung multimodaler Inhaltssynthesesysteme und Erstellen erweiterter Bildunterschriften und visuelles Storytelling-Anwendungen.Link:
laion-5bMS Coco bietet eine umfassende Sammlung von Bildern mit detaillierten Anmerkungen zur Objekterkennung, Segmentierung und Bildunterschrift. Seine Komplexität fordert Modelle heraus, um gründliche Beschreibungen von visuellen Szenen zu generieren und Fortschritte im Bildverständnis und der Erzeugung voranzutreiben.
ideal für:
Modelle für die Erkennung von Objekten und Segmentierungsstücken, Trainingsmodelle für Bildunterschriften und visuelle Beschreibung und Erstellen von kontextbewussten Bildsynthesesystemen.Link:
MS CocoDer Datensatz Open Images ist eine großflächige, gemeinschaftsgetriebene Sammlung von Bildern mit Etiketten, Begrenzungsboxen und Segmentierungsmasken. Seine umfangreiche Abdeckung und vielfältige Inhalte sind ideal für die Schulung der allgemeinen Bildung und Erkennungsmodelle.
ideal für: Training Allzwecke Bildgenerierungssysteme, Verbesserung der Objekterkennungs- und Segmentierungsmodelle und Erstellung robuster Bilderkennungsframeworks.
Link: Images -Datensatz
Öffnenredpajama-1t ist eine Open-Source-Reproduktion von Llamas Vorabendatensatz, während Redpajama-V2 diese verfeinert, indem sie sich auf qualitativ hochwertige Webdaten und mehrsprachige Unterstützung konzentriert. Beide bieten wertvolle Ressourcen für Großsprachmodell -Vorab- und Datensatzkuration.
ideal für: Reproduzieren von Lama-Trainingsdaten, Open-Source-LLM-Vorab- und Multi-Domänen-/mehrsprachigen Datensatzkuration.
Links: redpajama-1t, redpajama-v2
Der OpenAI -WebGPT -Datensatz konzentriert sich auf Training von KI -Agenten, die dynamisch mit dem Web interagieren. Es enthält menschlich-anotierte Daten von realen Web-Browser-Interaktionen, die für die Entwicklung von Systemen zur Entwicklung von Abrufs von entscheidender Bedeutung sind.
ideal für: Training von Webbrowsing- und Informationsabruf-Agenten, Entwicklung von Abruf-ausgebildeten natürlichen Sprachverarbeitungssystemen und Verbesserung der Fähigkeit der KI, Webinhalte zu interagieren und zu verstehen.
Link: öffnen webgpt dataset
Der Obsidian-Agenten-Datensatz verwendet synthetische Daten, um Umgebungen für autonome Entscheidungsfindung, Testen komplexer Planungs- und Entscheidungsfähigkeiten in AI-Agenten zu simulieren.
ideal für: Training autonomer Entscheidungsmodelle, simulierende agentenbasierte Argumentation in kontrollierten Umgebungen und Experimentieren mit synthetischen Daten für komplexe AI-Planungsaufgaben.
Link: Obsidian Agent Dataset
Der WebShop-Datensatz simuliert E-Commerce-Umgebungen mit Produktbeschreibungen, Benutzerinteraktionsprotokollen und Browsermustern. Dies ist ideal für die Entwicklung intelligenter Agenten für Produktforschung, Empfehlung und automatisierten Einkauf.
ideal für: AI-Agenten für E-Commerce-Navigation und Produktforschung, Empfehlungssysteme für Online-Käufer und Automatisierung von Produktvergleichs- und Kaufentscheidungsprozessen.
Link: Webshop -Datensatz
Das Meta EAI-Datensatz unterstützt Schulungs-AI-Agenten, die mit virtuellen und realen Umgebungen interagieren, insbesondere für Robotik- und Haushaltsaufgabenplanung.
ideal für: Schulung interaktiver Roboteragenten für reale Aufgaben, Simulation der Haushaltsaufgabenplanung und -ausführung und Entwicklung verkörperter KI-Anwendungen in virtuellen Umgebungen.
Link: meta EAI -Datensatz
Mujoco ist eine Physik -Engine zum Erstellen realistischer Simulationen, insbesondere für Robotik. Es ermöglicht KI-Modellen, komplexe Bewegungs- und Steuerungsaufgaben in physikbasierten Umgebungen zu lernen.
ideal für: Trainingsmodelle für realistische Robotersimulationen, Entwicklung fortschrittlicher Kontrollsysteme in simulierten Umgebungen und Benchmarking-AI-Algorithmen zu physikbasierten Aufgaben.
Link: Mujoco
Robotics-Datensätze erfassen reale Sensordaten und Roboter-Interaktionen und liefert reichhaltige kontextbezogene Informationen für verkörperte KI-Forschung.
ideal für:
Trainings-KI für reale Roboterinteraktionen, Entwicklung sensorbasierter Entscheidungssysteme und Benchmarking verkörperte KI-Leistung in dynamischen Umgebungen.Link:
Robotik -Datensätze
Atari Games bietet einen klassischen Benchmark für Verstärkungslernenalgorithmen und bietet eine Reihe von Spielumgebungen für sequentielle Entscheidungsaufgaben.
ideal für:Benchmarking-Verstärkungslernstrategien, Testen der KI-Leistung in verschiedenen Spielumgebungen und Entwicklung von Algorithmen für sequentielle Entscheidungen.
Link:
Web-Crawled-Interaktionen erfassen große Benutzerverhaltensdaten von Online-Plattformen, bieten Einblicke für die Schulung interaktiver Agenten und das Verständnis der realen Benutzerverhalten.
ideal für:Training interaktive Agenten basierend auf realem Benutzerverhalten, Verbesserung der Empfehlungssysteme mit dynamischen Interaktionsdaten und Analyse von Engagement -Trends für Konversations -AI.
Link:
Der AI2-Bogen-Datensatz enthält herausfordernde Multiple-Choice-Fragen zur Bewertung von Funse und Problemlösungsfähigkeiten von AI.
ideal für:Benchmarking Common Sense-Argumentationsfunktionen, Trainingsmodelle zur Bewältigung standardisierter Testfragen und Verbesserung der Problemlösung und der logischen Inferenz in AI-Systemen.
Link: AI2 -Arc -Datensatzms marco ist ein groß angelegter Datensatz für die Übergangsranking, die Beantwortung von Fragen und das Abrufen von Informationen, Trainings- und Test-Abruf-Generationssystemen.
ideal für: -Modelle (ARAING-ARRABE-EUGENTED-Generation), die Entwicklung eines fortschrittlichen Durchgangsrankings und Fragen zur Beantwortung von Fragen und Verbesserung von Pipelines für Informationsabruf mit realen Daten.
Link: ms marco
ideal für: Benchmarking -Verstärkungslernen -Lernalgorithmen, Entwicklung simulierter Trainingsumgebungen für Wirkstoffe und schnelles Prototyping des aggerischen Verhaltens in kontrollierten Szenarien.
Link: OpenAI Gym
ZusammenfassungstabelleSchlussfolgerung
häufig gestellte Fragen
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