論文の概要: CulturaX: A Cleaned, Enormous, and Multilingual Dataset for Large Language Models in 167 Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09400v1
• Date: Sun, 17 Sep 2023 23:49:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 15:42:11.295286
• Title: CulturaX: A Cleaned, Enormous, and Multilingual Dataset for Large Language Models in 167 Languages
• Title（参考訳）: culturax: 167言語における大規模言語モデルのためのクリーンで巨大な多言語データセット
• Authors: Thuat Nguyen, Chien Van Nguyen, Viet Dac Lai, Hieu Man, Nghia Trung Ngo, Franck Dernoncourt, Ryan A. Rossi and Thien Huu Nguyen
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)のトレーニングデータセットは、完全には公開されないことが多い。 我々は167言語で6.3兆のトークンを持つ相当な多言語データセットであるCulturaXを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.90220551111096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The driving factors behind the development of large language models (LLMs) with impressive learning capabilities are their colossal model sizes and extensive training datasets. Along with the progress in natural language processing, LLMs have been frequently made accessible to the public to foster deeper investigation and applications. However, when it comes to training datasets for these LLMs, especially the recent state-of-the-art models, they are often not fully disclosed. Creating training data for high-performing LLMs involves extensive cleaning and deduplication to ensure the necessary level of quality. The lack of transparency for training data has thus hampered research on attributing and addressing hallucination and bias issues in LLMs, hindering replication efforts and further advancements in the community. These challenges become even more pronounced in multilingual learning scenarios, where the available multilingual text datasets are often inadequately collected and cleaned. Consequently, there is a lack of open-source and readily usable dataset to effectively train LLMs in multiple languages. To overcome this issue, we present CulturaX, a substantial multilingual dataset with 6.3 trillion tokens in 167 languages, tailored for LLM development. Our dataset undergoes meticulous cleaning and deduplication through a rigorous pipeline of multiple stages to accomplish the best quality for model training, including language identification, URL-based filtering, metric-based cleaning, document refinement, and data deduplication. CulturaX is fully released to the public in HuggingFace to facilitate research and advancements in multilingual LLMs: https://huggingface.co/datasets/uonlp/CulturaX.
• Abstract（参考訳）: 印象的な学習能力を持つ大規模言語モデル(llm)の開発を支える要因は、そのコロッサルモデルのサイズと広範なトレーニングデータセットである。 自然言語処理の進歩とともに、llmはより深い調査と応用を促進するために、しばしば一般に公開されている。 しかしながら、これらのLLM、特に最近の最先端モデルのデータセットのトレーニングに関しては、完全には公開されていないことが多い。 高性能LLMのためのトレーニングデータを作成するには、必要な品質レベルを確保するために、広範囲なクリーニングと重複が伴う。 トレーニングデータの透明性の欠如は、llmにおける幻覚とバイアスの問題の帰属と対処に関する研究の妨げとなり、レプリケーションの努力とコミュニティのさらなる進歩を妨げている。 これらの課題は、利用可能な多言語テキストデータセットが不十分に収集され、クリーン化される、多言語学習シナリオにおいてさらに顕著になる。 その結果、複数の言語でLLMを効果的にトレーニングするために、オープンソースで容易に利用できるデータセットが不足している。 この問題を解決するために,167言語で6.3兆のトークンを持つ多言語データセットであるCulturaXを提案する。 我々のデータセットは、言語識別、URLベースのフィルタリング、メトリックベースのクリーニング、文書の洗練、データ重複といったモデルトレーニングの最高の品質を達成するために、複数のステージからなる厳密なパイプラインを通して、綿密なクリーニングとデデューズを行う。 culturaxは、多言語llmの研究と進歩を促進するために、hughingfaceで完全に一般公開されている。

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