大模型微调数据集
时间: 2025-05-03 15:44:39 浏览: 104
### 大模型微调数据集的选择与下载
对于大模型的微调,选择合适的数据集至关重要。以下是几个常用的大模型微调数据集及其获取方式:
#### 1. **Hugging Face 数据集**
Hugging Face 提供了一个名为 `InfinityInstruct` 的高质量指令微调数据集[^2]。该数据集专为训练和优化大型语言模型设计,涵盖了多种自然语言处理任务所需的多样化样本。可以通过访问链接 [laolao77/MMDU](https://huggingface.co/datasets/laolao77/MMDU) 进行浏览并下载。
#### 2. **LibriSpeech 数据集**
另一个广泛使用的语音识别领域数据集是 `LibriSpeech_10h`[^3]。它包含了约10小时的人类朗读音频以及对应的转录文本,适用于涉及语音到文字转换的任务场景。此数据集可以从以下位置下载:[LibriSpeech_10h 下载页面](https://share.weiyun.com/QRTYgFEK)。
#### 3. **其他开源资源**
除了上述两个特定用途的数据集外,在实际项目中还可以考虑利用更通用的语言建模数据源来增强模型性能。例如,可以探索由各大科技公司发布的预训练模型配套公开资料库或者社区贡献者维护的相关集合[^1]。
下面是一个简单的 Python 脚本示例,展示如何使用 Hugging Face Transformers 库加载这些外部数据文件之一进行初步实验前准备过程:
```python
from datasets import load_dataset
dataset_name = "laolao77/MMDU"
data_files = {"train": "./path_to_local_data/train.json", "test": "./path_to_local_data/test.json"}
if dataset_name:
dataset = load_dataset(dataset_name, split="train")
else:
dataset = load_dataset('json', data_files=data_files, field='data')
print(next(iter(dataset)))
```
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