AI génératif et agentique: une plongée profonde dans les meilleurs ensembles de données open source
Les domaines de l'IA générative (Genai) et de l'IA agentique révolutionnent tout, de la génération de contenu créative à la prise de décision autonome. Ces progrès sont alimentés par de vastes ensembles de données accessibles au public utilisés pour la formation, les tests et le déploiement des modèles. Cet article présente une sélection organisée de principaux ensembles de données open source pour une IA générative et agentique, englobant divers types de données - des étendus de collections de texte et d'image aux ressources spécialisées pour construire des agents intelligents et s'attaquer aux problèmes de raisonnement complexes.
La pile est un ensemble de données de texte massif et diversifié (environ 800 Go) compilé à partir de diverses sources, notamment Arxiv, Github et Wikipedia. Son large éventail de styles et de sujets d'écriture le rend idéal pour la formation de modèles de langage à grande échelle, améliorant la compréhension du langage naturel et les capacités de génération.
Idéal pour: Formation de modèles de grands langues, développant des systèmes de compréhension du langage naturel sophistiqué et des modèles de réglage fin pour des tâches de génération de texte spécifiques.
lien: eleutherai - la pile
Common Crawl fournit un ensemble de données à l'échelle Web véritablement, en agrégeant des milliards de pages Web mensuellement mises à jour. Cette collection massive de contenu en ligne diversifié est inestimable pour la formation de modèles de langage robustes, alimentant les applications de la modélisation linguistique à la recherche d'informations à grande échelle.
Idéal pour: Créer des modèles de langage à l'échelle Web, améliorer les capacités de récupération des informations et de moteurs de recherche, et analyser les tendances du contenu en ligne et le comportement des utilisateurs.
lien: Crawl commun
Wikitext exploite des articles Wikipedia de haute qualité pour créer un ensemble de données de modélisation de la langue. Son contenu structuré et sa complexité linguistique présentent un environnement d'apprentissage difficile pour les modèles, en particulier pour la maîtrise des dépendances à long terme. Il existe plusieurs versions, avec Wikitext-103 nettement plus grand que ses prédécesseurs.
Idéal pour: Modèles de langue de formation axés sur le contexte à long terme, la prédiction et la génération de texte de la part de comparaison et les modèles de réglage fin pour le résumé et la traduction.
lien: wikitext on embring Face
OpenWeTText est une recréation open source de l'ensemble de données WebText d'OpenAI, compilé à partir des pages Web liées à Reddit. Cette collection diversifiée de texte en ligne de haute qualité est précieuse pour les modèles de formation ayant besoin d'un large éventail de styles de langue et de discours en ligne contemporain.
Idéal pour: Formation de modèles de langage Web à l'échelle Web en utilisant divers textes en ligne, des modèles de réglage fin pour la génération et le résumé de texte, et la recherche de la compréhension du langage naturel à l'aide de données Web actuelles.
lien: OpenWebText sur github
LAION-5B est un ensemble de données massif (5,85 milliards de paires de texte d'image) fournissant une ressource inégalée pour l'IA multimodale. Son échelle et sa diversité prennent en charge les modèles de texte à l'image de pointe, permettant aux systèmes de traduire efficacement le langage en contenu visuel.
Idéal pour: Formation de modèles génératifs de texte à image, développement de systèmes de synthèse de contenu multimodal et création d'applications avancées de sous-titrage d'image et de narration visuelle.
lien: laion-5b
MS Coco propose une collection complète d'images avec des annotations détaillées pour la détection, la segmentation et le sous-titres d'objets. Sa complexité remet en question les modèles pour générer des descriptions approfondies des scènes visuelles, la conduite des progrès dans la compréhension et la génération d'images.
Idéal pour: Développer des modèles de détection et de segmentation d'objets robustes, des modèles de formation pour le sous-titrage d'image et la description visuelle, et la création de systèmes de synthèse d'image conscients du contexte.
lien: ms coco
L'ensemble de données Open Images est une collection d'images à grande échelle et axée sur la communauté avec des étiquettes, des boîtes de délimitation et des masques de segmentation. Sa couverture approfondie et son contenu divers sont idéaux pour former des modèles de génération d'images et de reconnaissance d'images généraux.
Idéal pour: Formation des systèmes de génération d'images à usage général, améliorant les modèles de détection et de segmentation d'objets et construire des cadres de reconnaissance d'images robustes.
Lien: Ouvrir les images Dataset
redpajama-1t est une reproduction open source de l'ensemble de données de pré-élaction de Llama, tandis que redpajama-v2 l'affine en se concentrant sur des données Web de haute qualité et un support multilingue. Les deux offrent des ressources précieuses pour la pré-formation du modèle grand langage et la conservation de l'ensemble de données.
Idéal pour: Reproduction des données de formation de Llama, de pré-formation en open source LLM et de conservation de l'ensemble de données multi-domaines / multilingues.
Liens: redpajama-1t, redpajama-v2
L'ensemble de données OpenAI WebGPT se concentre sur la formation des agents d'IA qui interagissent dynamiquement avec le Web. Il contient des données annotées par l'homme des interactions de navigation sur le monde réel, crucial pour développer des systèmes de génération auprès de la récupération.
Idéal pour: Formation des agents de navigation Web et de récupération d'informations, de développement de systèmes de traitement du langage naturel auprès de la récupération et d'améliorer la capacité de l'IA à interagir avec et à comprendre le contenu Web.
lien: Openai webgpt dataSet
L'ensemble de données de l'agent Obsidian utilise des données synthétiques pour simuler des environnements pour la prise de décision autonome, le test des compétences de planification et de prise de décision complexes dans les agents d'IA.
Idéal pour: formation de modèles de prise de décision autonomes, simulant le raisonnement basé sur les agents dans des environnements contrôlés et expérimentant des données synthétiques pour des tâches de planification d'IA complexes.
Lien: ENSEMBLE DE DATASE AGENT INCIDIAN
L'ensemble de données de Webshop simule les environnements de commerce électronique, avec des descriptions de produits, des journaux d'interaction utilisateur et des modèles de navigation. Ceci est idéal pour développer des agents intelligents pour la recherche sur les produits, la recommandation et les achats automatisés.
Idéal pour: Construire des agents d'IA pour la navigation de commerce électronique et la recherche sur les produits, le développement de systèmes de recommandation pour les acheteurs en ligne et l'automatisation des processus de comparaison et de décision d'achat.
lien: webshop dataSet
L'ensemble de données META EAI prend en charge la formation des agents d'IA en interaction avec les environnements virtuels et réels, en particulier pour la robotique et la planification des tâches des ménages.
Idéal pour: Formation des agents robotiques interactifs pour les tâches du monde réel, simulation de la planification et de l'exécution des tâches des ménages et du développement d'applications d'IA incarnées dans des environnements virtuels.
Lien: Meta Eai Dataset
Mujoco est un moteur physique pour créer des simulations réalistes, en particulier pour la robotique. Il permet aux modèles d'IA d'apprendre des tâches de mouvement et de contrôle complexes dans des environnements basés sur la physique.
Idéal pour: Modèles de formation pour des simulations robotiques réalistes, le développement de systèmes de contrôle avancé dans des environnements simulés et l'analyse comparative des algorithmes d'IA sur les tâches basées sur la physique.
lien: mujoco
Les ensembles de données robotiques capturent les données du capteur réel et les interactions des robots, fournissant des informations contextuelles riches pour la recherche sur l'IA incarnée.
Idéal pour: Formation AI pour les interactions robotiques du monde réel, le développement de systèmes de prise de décision basés sur des capteurs et l'analyse comparative des performances de l'IA incarnées dans des environnements dynamiques.
lien: ensemble de données robotique
ATARI Games fournit une référence classique pour les algorithmes d'apprentissage de renforcement, offrant une suite d'environnements de jeu pour les tâches de prise de décision séquentielles.
Idéal pour: Les stratégies d'apprentissage du renforcement d'analyse comparative, le test des performances d'IA dans des environnements de jeu variés et le développement d'algorithmes pour la prise de décision séquentielle.
Lien: ATARI Games
Les interactions raffinées par le Web capturent les données de comportement des utilisateurs à grande échelle à partir de plates-formes en ligne, offrant des informations pour la formation des agents interactifs et la compréhension du comportement des utilisateurs du monde réel.
Idéal pour: formation d'agents interactifs basés sur le comportement réel de l'utilisateur, améliorant les systèmes de recommandation avec des données d'interaction dynamique et analysant les tendances d'engagement de l'IA conversationnelle.
lien: Interactions Web-raffinées
L'ensemble de données AI2 Arc contient des questions à choix multiples difficiles pour évaluer le raisonnement de bon sens et les capacités de résolution de problèmes.
Idéal pour: Les capacités de raisonnement de bon sens d'analyse comparative, les modèles de formation pour gérer les questions de test standardisées et améliorer la résolution de problèmes et l'inférence logique dans les systèmes d'IA.
Lien: AI2 Dataset Arc Datas
MS Marco est un ensemble de données à grande échelle pour le classement des passagers, la réponse aux questions et la récupération des informations, la formation et les tests de génération de récupération auprès.
Idéal pour: Modèles de génération (RAG) de la récupération de la formation de formation, de développement de systèmes avancés de classement de passage et de réponses aux questions et d'améliorer les pipelines de récupération d'informations avec des données réelles.
lien: ms marco
Openai Gym est une boîte à outils standardisée avec des environnements simulés pour le développement et les algorithmes d'apprentissage par renforcement complets.
Idéal pour: Les algorithmes d'apprentissage du renforcement de l'analyse comparative, le développement d'environnements de formation simulés pour les agents et le prototypage rapide du comportement agentique dans les scénarios contrôlés.
Lien: Openai Gym
(un tableau résumant les ensembles de données, similaires à l'original, serait inclus ici.)
Les ensembles de données open source discutés fournissent une base solide pour développer une IA avancée générative et agentique. Ils offrent l'échelle et la diversité nécessaires pour stimuler l'innovation dans divers domaines d'IA.
(La section FAQ, similaire à l'original, serait incluse ici.)
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