>生成和代理AI：深入研究顶部开源数据集
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常见的爬网>
> wikitext
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MS Coco-
>打开图像数据集-
> redpajama-1T -
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> OpenAI WebGPT数据集-
黑曜石代理数据集-
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> meta eai数据集（体现AI）
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机器人数据集-
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> Web爬行的交互-
ai2弧数据集-
MS MARCO-
OpenAi Gym
- 摘要表
- 结论
- 常见问题
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- 堆：一个庞大的文本语料库
该堆是一个庞大的，多样化的文本数据集（约800GB），这些数据集是从Arxiv，Github和Wikipedia等各种来源编译的。它广泛的写作风格和主题使其非常适合培训大规模语言模型，提高自然语言理解和发电能力。
>理想的理想选择：培训大语言模型，开发精致的自然语言理解系统以及针对特定文本生成任务的微调模型。-
>
链接： eleutherai - 桩
常见的爬网：网络规模数据
> Common Crawl提供了一个真正的网络尺度数据集，每月更新数十亿个网页。 这种大量的在线内容集合对于培训强大的语言模型，从语言建模到大规模信息检索的应用程序都非常宝贵。
>理想的理想之选：构建网络规模的语言模型，增强信息检索和搜索引擎功能，并分析在线内容趋势和用户行为。
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链接：
> common Crawl
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> wikitext：高质量的wikipedia数据
Wikitext利用高质量的Wikipedia文章来创建语言建模数据集。 它的结构化内容和语言复杂性为模型带来了一个具有挑战性的学习环境，尤其是掌握长期依赖性。 存在多个版本，Wikitext-103明显大于其前身。
>
>理想的：培训语言模型的重点是远程上下文，基准测试下言的预测和文本生成，以及用于摘要和翻译的微调模型。>
链接： wikitext在拥抱脸上
> OpenWebText：webText的娱乐-
> OpenWebText是OpenAI的WebText数据集的开源娱乐，该数据集由Reddit挂钩网页编辑。 这种高质量的在线文本集合对于需要广泛的语言风格和当代在线话语的培训模型很有价值。
>
>理想的理想选择：使用多样化的在线文本，文本生成和摘要的微调模型以及使用当前的Web数据研究自然语言理解。
>链接：
github上的openwebtext
Laion-5b：多式联运巨人
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LAION-5B是一个庞大的数据集（58.5亿图像文本对），为多模式AI提供了无与伦比的资源。它的规模和多样性支持培训尖端的文本对图像模型，使系统有效地将语言转化为视觉内容。
>理想的：
培训文本到图像生成模型，开发多模式内容合成系统，并创建高级图像字幕和视觉讲故事应用程序。
>链接： laion-5b
MS Coco：丰富的注释图像
> COCO MS提供了全面的图像集合，其中包含详细注释，用于对象检测，分割和字幕。 它的复杂性挑战模型，以生成视觉场景的彻底描述，推动图像理解和产生的进步。-
理想的理想：
开发可靠的对象检测和分割模型，图像字幕和视觉描述的训练模型以及创建上下文感知的图像合成系统。
链接：
ms coco
开放图像数据集：大规模的社区努力
开放图像数据集是带有标签，边界框和分割掩码的大型，社区驱动的图像集合。 它的广泛覆盖范围和多样化的内容非常适合培训通用图像产生和识别模型。>>理想的：培训通用图像生成系统，增强对象检测和分割模型以及构建强大的图像识别框架。
> 链接：打开图像数据集
Redpajama-1T和Redpajama-V2：复制和完善骆驼的数据
Redpajama-1T - 是对Llama预处理数据集的开源复制，而Redpajama-V2通过专注于高质量的Web数据和多语言支持来完善它。 两者都为大语言模型预处理和数据集策划提供了宝贵的资源。
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> >理想的理想选择：
再现骆驼的培训数据，开源LLM预处理和多域/多语言数据集策划。>
>链接： redpajama-1t，redpajama-v2
> OpenAI WebGPT数据集：Web交互数据
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> OpenAI WebGPT数据集专注于训练与Web动态交互的AI代理。 它包含了现实世界中Web浏览交互的人类注销数据，对于开发检索功能增强的生成系统至关重要。
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理想的理想选择：培训Web浏览和信息检索代理，开发检索效果的自然语言处理系统，并增强AI与Web内容互动和理解Web内容的能力。
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> 链接： OpenAI WebGPT数据集
黑曜石代理数据集：模拟决策
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黑曜石代理数据集使用合成数据来模拟环境制定的环境，测试AI代理中的复杂计划和决策技巧。
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>理想的理想选择：
培训自主决策模型，在受控环境中模拟基于代理的推理，并尝试使用合成数据进行复杂的AI计划任务。
链接：黑曜石代理数据集
网络商店数据集：电子商务交互
> WebShop数据集模拟电子商务环境，其中包含产品描述，用户交互日志和浏览模式。 这是开发用于产品研究，建议和自动购买的智能代理的理想选择。- >
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>理想的理想选择： 为电子商务导航和产品研究构建AI代理，为在线购物者开发推荐系统以及自动化产品比较和购买决策过程。
链接：
WebShop数据集
> meta eai数据集（体现AI）：机器人技术和家庭任务>
META EAI数据集支持培训与虚拟和现实世界环境相互作用的AI代理，尤其是用于机器人技术和家庭任务计划。>理想的理想选择：培训用于现实世界任务的交互式机器人代理，模拟家庭任务计划和执行，并在虚拟环境中开发体现的AI应用程序。
>
>链接： meta eai dataset
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> mujoco：现实的物理模拟
Mujoco是一种用于创建现实模拟的物理引擎，尤其是对于机器人技术。 它使AI模型能够在基于物理的环境中学习复杂的运动和控制任务。
理想的理想选择：培训机器人模拟，在模拟环境中开发高级控制系统以及基于物理任务的AI算法的培训模型。>
>链接： mujoco
机器人数据集：现实世界机器人数据
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>机器人数据集捕获现实世界传感器数据和机器人交互，为体现的AI研究提供了丰富的上下文信息。
>>理想的理想选择：
训练AI用于现实世界的机器人相互作用，开发基于传感器的决策系统以及基准在动态环境中体现了AI的性能。
链接：
Robotics DataSet
Atari游戏：强化学习基准
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atari游戏为增强学习算法提供了经典的基准，为连续决策任务提供了一套游戏环境。
>理想的理想选择：>基准测试加强学习策略，测试各种游戏环境中的AI性能以及为顺序决策制定算法。
链接： atari Games
> Web爬行的交互：真实的用户行为数据
> Web爬行的交互从在线平台捕获大规模的用户行为数据，为培训交互式代理提供见解并了解现实世界的用户行为。-
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>理想的： 基于真实用户行为的培训互动剂，使用动态交互数据增强推荐系统，并分析对话式AI的参与趋势。
链接：
web爬行的交互
ai2弧数据集：Commonsense推理
AI2 ARC数据集包含挑战性的多项选择问题，以评估AI的常识性推理和解决问题的能力。
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>- >理想的理想选择：
基准的常识推理功能，培训模型以处理标准化的测试问题，并增强了AI系统中的问题解决和逻辑推断。
链接：
ai2 arc dataset
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MS MARCO：信息检索和问题回答
MS MARCO是一个大规模数据集，用于通过段落排名，问答以及信息检索，培训和测试检索效果的生成系统。
>理想的理想选择：培训检索型生成（RAG）模型，开发先进的段落排名和提问系统，并使用现实世界中的数据增强信息检索管道。>
链接： MS MARCO
- > OpenAi体育馆：增强学习工具包
OpenAi Gym是一个标准化工具包，具有开发和基准测试增强学习算法的模拟环境。
理想的理想选择：>基准增强学习算法，为代理开发模拟训练环境以及在受控场景中对代理行为的快速原型制作。>
>
>链接： OpenAi Gym
摘要表
（在此处包含与原始数据集的汇总数据集的表格。）
结论
>所讨论的开源数据集为开发高级生成和代理AI提供了坚实的基础。 他们提供了推动各个AI领域创新所需的规模和多样性。
常见问题
（与原始类似的FAQ部分相似。
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