亿蝌语料LLM 训练数据 来源：亿蝌语料日期：2023-09-27 大型语言模型，如 GPT-3 及其后继者，是具有数十亿参数的深度学习模型。它们旨在根据它们所接触的训练数据中存在的模式和信息来理解和生成类似人类的文本。这些模型在语言翻译、文本摘要、问答和文本生成等任务中表现出了卓越的熟练程度。提示数据是提供给法学硕士以引发特定响应或行为的一组输入文本或指令。将其视为指导模型输出的指导消息。法学硕士的有效性在很大程度上取决于这些提示的质量和清晰度。精心设计的提示可以使得到连贯的响应和胡言乱语之间的区别。法学硕士接受包含来自互联网、书籍、文章等的文本的海量数据集的培训。他们学习语言的统计特性，但及时的数据是他们获得具体指导的地方。
在微调期间，法学硕士会收到提示及其相应的目标响应。此过程帮助模型了解如何根据用户输入生成上下文相关的文本。虽然法学硕士和即时数据提供了巨大的潜力，但它们也面临着挑战。训练数据中的偏差可能会导致有偏见的反应，确保模型的道德使用仍然是一个持续关注的问题。负责任地使用法学硕士需要仔细监督和遵守道德准则。 亿蝌语料LLM 训练数据集 非安全归纳提示数据 非安全归纳提示数据，总共约 50 万条，该数据集可用于 LLM 训练、chatgpt 等任务。 1T - High Quality Unsupervised Text Data For Literary Substances 学科内容数据，总共约 1T；每条主题内容包含标题、正文、作者、日期、主题、关键词；该数据集可用于 LLM 训练、chatgpt 等任务。
