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113_数据收集:Common Crawl过滤与高质量LLM训练数据构建
在大型语言模型(LLM)的训练过程中,数据质量直接决定了模型的性能上限。即使拥有最先进的模型架构和训练算法,如果没有高质量的训练数据,也难以训练出优秀的语言模型。Common Crawl作为目前互联网上最大的公开网络爬虫数据集之一,为LLM训练提供了宝贵的资源。然而,从原始的Common Crawl数据中提取高质量的训练素材并非易事,需要经过严格的过滤和清洗。本文将全面探讨Common Crawl数据集的特性、过滤策略的设计原则、以及2025年最新的过滤技术,为构建高质量的LLM训练语料提供系统指导。
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【传知代码】transformer-论文复现
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