論文の概要: WanJuan-CC: A Safe and High-Quality Open-sourced English Webtext Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19282v2
• Date: Fri, 1 Mar 2024 15:48:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-04 13:34:03.828475
• Title: WanJuan-CC: A Safe and High-Quality Open-sourced English Webtext Dataset
• Title（参考訳）: WanJuan-CC: 安全で高品質なWebテキストデータセット
• Authors: Jiantao Qiu, Haijun Lv, Zhenjiang Jin, Rui Wang, Wenchang Ning, Jia Yu, ChaoBin Zhang, Pei Chu, Yuan Qu, Runyu Peng, Zhiyuan Zeng, Huanze Tang, Zhikai Lei, Jiawei Hong, Keyu Chen, Zhaoye Fei, Ruiliang Xu, Wei Li, Hang Yan, and Conghui He
• Abstract要約: 本稿では,Common Crawlデータから得られた安全で高品質なウェブテキストデータセットであるWanJuan-CCを提案する。 包括的なプロセスは、抽出、ルールフィルタリング、ファジィ重複、コンテントセーフティフィルタリング、データ品質フィルタリングを含むCommon Crawlデータを扱うように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.67300704847216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents WanJuan-CC, a safe and high-quality open-sourced English webtext dataset derived from Common Crawl data. The study addresses the challenges of constructing large-scale pre-training datasets for language models, which require vast amounts of high-quality data. A comprehensive process was designed to handle Common Crawl data, including extraction, heuristic rule filtering, fuzzy deduplication, content safety filtering, and data quality filtering. From approximately 68 billion original English documents, we obtained 2.22T Tokens of safe data and selected 1.0T Tokens of high-quality data as part of WanJuan-CC. We have open-sourced 300B Tokens from this dataset. The paper also provides statistical information related to data quality, enabling users to select appropriate data according to their needs. To evaluate the quality and utility of the dataset, we trained 1B-parameter and 3B-parameter models using WanJuan-CC and another dataset, RefinedWeb. Results show that WanJuan-CC performs better on validation datasets and downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Common Crawlデータから得られた安全で高品質なウェブテキストデータセットであるWanJuan-CCを提案する。 この研究は、大量の高品質なデータを必要とする言語モデルのための大規模な事前学習データセットを構築する際の課題に対処する。 包括的なプロセスは、抽出、ヒューリスティックルールフィルタリング、ファジィ重複、コンテンツ安全性フィルタリング、データ品質フィルタリングを含むCommon Crawlデータを扱うように設計された。 約68億の英文文書から、安全データの222Tトークンを取得し、WanJuan-CCの一部として高品質データの1.0Tトークンを選定した。 このデータセットから300B Tokensをオープンソース化しました。 この論文はデータ品質に関する統計情報も提供しており、ユーザーは必要に応じて適切なデータを選択することができる。 データセットの品質と有用性を評価するため,WanJuan-CCとRefinedWebを用いた1Bパラメータと3Bパラメータモデルをトレーニングした。 その結果、wanjuan-ccは検証データセットとダウンストリームタスクでパフォーマンスが向上した。

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