BaichuanSEED: Sharing the Potential of ExtensivE Data Collection and Deduplication by Introducing a Competitive Large Language Model Baseline

大型语言模型（LLM）的一般能力高度依赖于广泛的预训练数据集的组合和选择，这些数据集被一些机构视为商业机密。为了缓解这个问题，我们开源了一个通用的数据处理流程的详细信息，并通过引入一个竞争性的LLM基线来验证其有效性和潜力。具体而言，数据处理流程包括广泛的收集以扩大规模和重新加权以提高质量。我们随后使用我们的流程处理了3T个标记的数据，预训练了一个7B模型BaichuanSEED，没有任何故意的下游任务相关优化，然后进行了简单但有效的监督微调阶段。BaichuanSEED在整个训练过程中表现出一致性和可预测性，并在综合基准测试中实现了与几个商业先进的大型语言模型（如Qwen1.5和Llama3）相当的性能。我们还进行了几个启发式实验，讨论了进一步优化下游任务（如数学和编码）的潜力。

开源通用数据处理流程及其在大语言模型中的应用

提出一种通用的数据处理流程，用于构建大语言模型的预训练数据集，并通过预训练和微调构建出一个竞争力的大语言模型BaichuanSEED，同时探讨了进一步优化下游任务的可能性

使用开源的数据处理流程，构建出一个竞争力的大语言模型BaichuanSEED，并在多个基准测试中表现出与商业先进大语言模型相当的性能。同时，论文提供了一些启发式实验，探讨了进一步优化下游任务的可能性。

最近在这个领域中，有一些类似的研究，如GPT-3和Turing-NLG等