需求人群:
"目标受众主要是从事人工智能研究和开发的专业人士,特别是那些专注于自然语言处理和大型语言模型训练的科学家和工程师。Nemotron-CC为他们提供了一个高质量、大规模的数据集,能够帮助他们训练更准确、更强大的模型,推动自然语言处理技术的发展。"
使用场景示例:
使用Nemotron-CC数据集训练一个8B参数的模型,在MMLU指标上比DCLM提高了5.6
一个8B参数模型使用该数据集训练15T tokens后,在多个任务上表现优于Llama 3.1 8B模型
研究人员可以利用其不同质量等级的分区,进行针对性的模型训练和研究
产品特色:
提供6.3万亿token的数据集,包含原始和合成token
通过多种方法优化数据质量,提高模型训练效果
支持长期预训练,解锁先进的训练能力
数据集包含多个质量等级和种类的分区,满足不同需求
提供jsonl和parquet两种格式的数据,方便不同场景使用
使用教程:
1. 访问Nemotron-CC的官方网站,了解数据集的详细信息和下载方式
2. 根据研究需求,选择合适的数据分区和格式进行下载
3. 使用下载的数据集对语言模型进行预训练
4. 在预训练过程中,根据模型表现调整训练参数和策略
5. 利用预训练好的模型进行特定任务的微调和应用
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将Common Crawl转化为精细的长期预训练数据集
Nemotron-CC是一个基于Common Crawl的6.3万亿token的数据集。它通过分类器集成、合成数据改写和减少启发式过滤器的依赖,将英文Common Crawl转化为一个6.3万亿token的长期预训练数据集,包含4.4万亿全球去重的原始token和1.9万亿合成生成的token。该数据集在准确性和数据量之间取得了更好的平衡,对于训练大型语言模型具有重要意义。
多语言预训练数据集
FineWeb2是由Hugging Face提供的一个大规模多语言预训练数据集,覆盖超过1000种语言。该数据集经过精心设计,用于支持自然语言处理(NLP)模型的预训练和微调,特别是在多种语言上。它以其高质量、大规模和多样性而闻名,能够帮助模型学习跨语言的通用特征,提升在特定语言任务上的表现。FineWeb2在多个语言的预训练数据集中表现出色,甚至在某些情况下,比一些专门为单一语言设计的数据库表现更好。
大规模多模态预训练数据集
allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集,主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息,覆盖了多种语言,并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源,使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型,进而推动自然语言处理技术的发展。
提供多种预训练模型,支持多维度筛选,助力AI模型应用与开发。
该平台是一个专注于AI预训练模型的资源平台,整合了大量不同类型、规模和应用场景的预训练模型。其重要性在于为AI开发者和研究人员提供了便捷的模型获取渠道,降低了模型开发的门槛。主要优点包括模型分类细致、多维度筛选功能强大、信息展示详细且提供智能推荐。产品背景是随着AI技术的发展,对预训练模型的需求日益增长,平台应运而生。平台主要定位为AI模型资源平台,部分模型免费商用,部分可能需要付费,具体价格因模型而异。
提供高质量中文语料资源,助力人工智能大模型预训练。
中文互联网语料资源平台是由中国网络空间安全协会主办的专业网站,旨在为人工智能大模型的预训练提供高质量、安全合规的中文语料资源。该平台汇聚了来自企业、高校和科研单位的协同优势,依托‘共建-共享’机制,形成了包括中文互联网基础语料2.0、人民网主流价值数据集、国家版本馆明清文献语料等多个高质量语料库。这些语料库经过严格的信源筛选、格式清洗、语言过滤、数据去重、内容过滤、隐私过滤等处理步骤,确保了数据的合法性、真实性、准确性和客观性。平台的资源对于推动国家人工智能技术创新和产业发展具有重要意义,可帮助大模型更好地理解和生成中文内容,提升其知识能力与价值观对齐。
AI数据引擎,涵盖标注、工作流、数据集和人工智能
V7是一个AI数据引擎,提供企业级训练数据的完整基础设施,涵盖标注、工作流、数据集和人工在循环中。它能够帮助用户快速高效地标注、处理和管理训练数据,提高AI模型的准确性和性能。V7支持自动化标注、视频标注、文档处理等功能,适用于各种行业和应用场景。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注
数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论,致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注,我们都可以满足您的需求。
高质量英文网页数据集
FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据,来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计,旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选,以确保高质量,适用于各种自然语言处理任务。
数学文本智能标记数据集
AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
OLAMI是一个人工智能开放平台
OLAMI是一个提供云端API、管理界面、多元机器感知解决方案的人工智能软件开发平台。OLAMI平台具有语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成等语音AI技术,以及图像识别、语义理解等视觉AI技术,可以轻松地为产品加入人工智能,提升用户体验。
一个用于训练高性能奖励模型的开源数据集。
HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集,旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯,同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建,当与Llama 3 70B基础模型一起使用时,在RewardBench上达到了88.8%的表现,是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。
大规模自回归图像模型预训练
这篇论文介绍了AIM,这是一组使用自回归目标进行预训练的视觉模型。这些模型受其文本对应物,即大型语言模型(LLMs)的启发,并表现出类似的扩展特性。具体来说,我们强调了两个关键发现:(1)视觉特征的性能随着模型容量和数据量的增加而提高,(2)目标函数的价值与模型在下游任务上的性能相关。我们通过在20亿张图像上对70亿参数的AIM进行预训练,实现了在ImageNet-1k上使用冻结主干达到84.0%的准确率。有趣的是,即使在这个规模上,我们观察到性能没有饱和的迹象,这表明AIM可能代表了训练大规模视觉模型的新前沿。AIM的预训练类似于LLMs的预训练,并不需要任何图像特定的策略来稳定大规模训练。
文档智能的视觉引导生成文本布局预训练模型
ViTLP是一个视觉引导的生成文本布局预训练模型,旨在提高文档智能处理的效率和准确性。该模型结合了OCR文本定位和识别功能,能够在文档图像上进行快速准确的文本检测和识别。ViTLP模型的预训练版本ViTLP-medium(380M参数)在计算资源和预训练数据集规模的限制下,提供了一个平衡的解决方案,既保证了模型的性能,又优化了推理速度和内存使用。ViTLP的推理速度在Nvidia 4090上处理一页文档图像通常在5到10秒内,与大多数OCR引擎相比具有竞争力。
大规模图像编辑数据集
UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集,包含约400万份编辑样本,自动生成,基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型(LLMs)的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括:1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例,提供了更广泛的编辑指令;2) 其数据源基于真实图像,包括照片和艺术作品,提供了更大的多样性和减少了偏见;3) 它还支持基于区域的编辑,通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。
一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目
Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目,旨在整理高质量的开源推理数据集,用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师,致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长,而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放,主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士,其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。
智能语音生成与数据集
ClearCypherAI是一家总部位于美国的AI初创公司,致力于构建前沿的解决方案。我们的产品包括文本转语音(T2A)、语音转文本(A2T)和语音转语音(A2A),支持多语言、多模态、实时语音智能。我们还提供自然语言数据集、威胁评估、AI定制平台等服务。我们的产品具有高度定制性、先进的技术和优质的客户支持。
人工智能通用推理测试集
ARC-AGI是一个旨在测试人工智能系统是否具备类似人类一般流体智力的抽象和推理能力的数据集。它由400个训练任务和400个评估任务组成,每个任务都以JSON格式存储,包括输入输出对。该数据集可以作为人工智能基准测试、程序合成基准测试或心理测量智力测试。
探索您的数据,利用人工智能
Shape 是一款利用人工智能探索数据的工具。它可以回答数据问题,并提供数据分析和可视化功能。Shape 支持复杂的 SQL 查询和数据堆栈集成。它以智能的方式解释问题,并提供详细的答案。Shape 还可以与 Slack 集成,让您通过 Slackbot 快速获取答案。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
谷歌推出的开源预训练语言模型
Gemma-2b是谷歌推出的开源预训练语言模型系列,提供了多个不同规模的变体。它可以生成高质量的文本,广泛应用于问答、摘要、推理等领域。相比其他同类模型,它模型规模较小,可以部署在不同的硬件环境中。Gemma系列追求安全、高效的人工智能技术,使更多研究者和开发者可以接触前沿的语言模型技术。
数据平台用于云和人工智能
WEKA是一个数据平台,帮助组织在云和本地存储、处理和管理数据,为下一代工作负载提供支持。它提供了快速的数据处理和推理能力,高效的图像处理速度,并解决了大规模数据处理的挑战。WEKA适用于各种行业和应用场景,并提供灵活的定价方案。
用于数据分析的人工智能平台
Utopia Criativa是一款基于人工智能的数据分析平台,提供强大的数据分析和预测功能。其优势在于智能算法和简单易用的界面,定价灵活,适用于各种规模的企业。定位于帮助企业更好地理解和利用数据。
Aria每日活动数据集,加速机器感知和人工智能发展
Aria每日活动数据集是Aria项目发布的首个试点数据集的重新发布版本,该数据集利用新的工具和位置数据进行了更新,以加速机器感知和人工智能技术的发展。数据集包含日常生活场景下的第一人称视频序列,并配有丰富的传感器数据、注释数据以及由Aria机器感知服务生成的3D点云数据等。研究人员可以使用Aria提供的专用工具快速上手使用该数据集开展研究。
绘图,问答,图片处理一站式 AI 服务
小门道 AI 是一个提供 AI 服务的网站,包括 Midjourney 和 Stable Diffusion 绘图,chatgpt 对话,抠图,去除水印,魔法抹除,图片变清,无损放大等功能。我们提供智能问答功能,可联网搜索,任务式 (基于 AutoGPT),学术助理,上传文件,数学解题等。同时,我们还提供抠图、放大变清、转矢量图、人脸融合等图片处理功能。产品定价根据具体功能和使用情况而定,定位于提供高质量的 AI 服务。
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