DCLM

大型语言模型数据集构建模型训练性能评估

DCLM提供尖端的數位解決方案，無縫整合創意設計和強大的技術，帶來無與倫比的使用者體驗。

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作者:LoRA

收錄時間:2024年12月23日

訪問量:8773

計價模式:Free

簡介

DataComp-LM (DCLM) 是一个为构建和训练大型语言模型（LLMs）而设计的综合性框架，提供了标准化的语料库、基于open_lm框架的高效预训练配方，以及超过50种评估方法。DCLM 支持研究人员在不同的计算规模上实验不同的数据集构建策略，从411M到7B参数模型。DCLM 通过优化的数据集设计显著提高了模型性能，并且已经促成了多个高质量数据集的创建，这些数据集在不同规模上表现优异，超越了所有开放数据集。

需求人群：

"DCLM 面向需要构建和训练大型语言模型的研究人员和开发者，特别是那些寻求通过优化数据集设计来提升模型性能的专业人士。它适用于需要处理大规模数据集并希望在不同计算规模上进行实验的场景。"

使用场景示例：

研究人员使用DCLM创建了DCLM-BASELINE数据集，并用其训练模型，展现出与封闭源模型和其他开源数据集相比的优越性能。

DCLM 支持在不同规模上训练模型，例如400M-1x和7B-2x，以适应不同的计算需求。

社区成员通过提交模型到DCLM的排行榜，展示了在不同数据集和规模上训练的模型性能。

产品特色：

提供超过300T未过滤的CommonCrawl语料库

基于open_lm框架提供有效的预训练配方

提供超过50种评估方法来评估模型性能

支持从411M到7B参数模型的不同计算规模

允许研究人员实验不同的数据集构建策略

通过优化数据集设计提高模型性能

使用教程：

克隆DCLM仓库到本地

安装所需的依赖项

设置AWS存储和Ray分布式处理环境

选择原始数据源并创建引用JSON

定义数据处理步骤并创建pipeline配置文件

设置Ray集群并运行数据处理脚本

将处理后的数据tokenize和shuffle

使用tokenized数据集运行模型训练脚本

评估训练好的模型并提交结果到DCLM排行榜

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