RedPajama开源项目｜复制超过1.2万亿个令牌的LLaMA训练数据集

我们的出发点是LLaMA，它是领先的开放基础模型套件，原因有二：首先，LLaMA接受了非常大的（1.2万亿个令牌）数据集的培训，该数据集经过仔细过滤以获得质量。其次，70亿参数LLaMA模型的训练时间要长得多，远远超出了Chincilla最优点，以确保该模型尺寸的最佳质量。70亿参数模型对开放社区特别有价值，因为它可以在各种GPU上运行，包括许多消费级GPU。然而，LLaMA及其所有衍生物（包括羊驼、维库纳和考拉）仅用于非商业研究目的。我们的目标是创建LLaMA的完全开源复制，可用于商业应用，并为研究提供更透明的管道。

RedPajama基础数据集

完整的RedPajama 1.2万亿令牌数据集和更小、更消耗的随机样本可以通过Hugging Face下载。完整的数据集在磁盘上解压缩了~5TB，下载压缩了~3TB。

RedPajama-Data-1T由七个数据片组成：

• CommonCrawl：五个CommonCrawl转储，使用CCNet管道处理，并通过几个质量过滤器过滤，包括为类似维基百科的页面选择的线性分类器。

• C4：标准C4数据集

• GitHub：GitHub数据，按许可证和质量过滤

• arXiv：去除样板的科学文章

• 书籍：开放书籍的语料库，因内容相似性而重复

• 维基百科：维基百科页面的子集，删除样板

• StackExchange：StackExchange下流行网站的子集，删除样板

对于每个数据切片，我们都会进行仔细的数据预处理和过滤，并调整质量过滤器，以大致匹配Meta AI在LLaMA论文中报告的令牌数量：

我们正在Github上公开提供所有数据预处理和质量过滤器。任何人都可以遵循数据准备配方并复制RedPajama-Data-1T。

交互式分析RedPajama基础数据集

与Meerkat项目合作，我们正在发布Meerkat仪表板和嵌入，用于探索语料库的Github子集。下图显示了仪表板的预览。

您可以在Github上找到有关如何安装和使用仪表板的说明。

下一页：模型、说明和OpenChatKit

在复制了训练前数据后，下一步是训练一个强大的基础模型。作为INCITE计划的一部分，在橡树岭领导力计算设施（OLCF）的支持下，我们正在培训一整套模型，第一批模型将在未来几周内推出。

有了强大的基础模型，我们很高兴能指导调整模型。羊驼展示了指令调优的力量——只需50K高质量、多样化的指令，它就能解锁显著改进的能力。通过OpenChatKit，我们收到了数十万个高质量的自然用户指令，这些指令将用于发布RedPajama模型的指令调整版本。

致谢

我们感谢不断增长的开源人工智能社区所做的工作，这些工作使这个项目成为可能。

这包括：

• 构建RedPajama数据集的参与者包括Ontocord.ai、MILA-魁北克人工智能研究所、ETH DS3Lab、蒙特利尔大学、斯坦福基金会模型研究中心（CRFM）、斯坦福朦雳研究小组和LAION。

• Meta AI——他们在LLaMA上的鼓舞人心的工作显示了构建强大语言模型的具体路径，它是我们数据集复制的原始来源。

• EleutherAI——这个项目是在EleutherAI伟大团队的背后建立的——包括他们为培训GPT-NeoX提供的源代码。

• INCITE程序提供了计算机时间奖。这项研究还使用了橡树岭领导计算设施（OLCF）的资源，该设施是根据DE-AC05-00OR22725合同支持的能源部科学用户设施办公室。