論文の概要: CCI3.0-HQ: a large-scale Chinese dataset of high quality designed for pre-training large language models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18505v1
- Date: Thu, 24 Oct 2024 07:50:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-25 16:44:03.808699
- Title: CCI3.0-HQ: a large-scale Chinese dataset of high quality designed for pre-training large language models
- Title(参考訳): CCI3.0-HQ: 大規模言語モデルの事前学習用に設計された高品質の中国語データセット
- Authors: Liangdong Wang, Bo-Wen Zhang, Chengwei Wu, Hanyu Zhao, Xiaofeng Shi, Shuhao Gu, Jijie Li, Quanyue Ma, TengFei Pan, Guang Liu,
- Abstract要約: CCI3.0-HQは、中国企業インターネット 3.0(CCI3.0)の高品質500GBサブセットであり、新しい2段階ハイブリッドフィルタリングパイプラインを用いて開発されている。
我々は、さまざまなデータセットにまたがる100Bトークンのスクラッチから0.5Bパラメータモデルをトレーニングし、ゼロショット設定で10のベンチマークで優れたパフォーマンスを実現した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.289402938630207
- License:
- Abstract: We present CCI3.0-HQ (https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI3-HQ), a high-quality 500GB subset of the Chinese Corpora Internet 3.0 (CCI3.0)(https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI3-Data), developed using a novel two-stage hybrid filtering pipeline that significantly enhances data quality. To evaluate its effectiveness, we trained a 0.5B parameter model from scratch on 100B tokens across various datasets, achieving superior performance on 10 benchmarks in a zero-shot setting compared to CCI3.0, SkyPile, and WanjuanV1. The high-quality filtering process effectively distills the capabilities of the Qwen2-72B-instruct model into a compact 0.5B model, attaining optimal F1 scores for Chinese web data classification. We believe this open-access dataset will facilitate broader access to high-quality language models.
- Abstract(参考訳): CCI3.0-HQ(https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI3-HQ)は、中国コーパスインターネット 3.0(CCI3.0)(https://huggingface.co/datasets/BAAI/CCI3-Data)の高品質500GBサブセットであり、データ品質を大幅に向上させる新しい2段階ハイブリッドフィルタリングパイプラインを用いて開発されている。
CCI3.0, SkyPile, WanjuanV1に比べて, ゼロショット設定で10のベンチマークで優れた性能を示した。
高品質なフィルタリングプロセスはQwen2-72Bインストラクトモデルの能力を0.5Bモデルに効果的に蒸留し、中国のWebデータ分類に最適なF1スコアを得る。
このオープンアクセスデータセットは、高品質な言語モデルへの広範なアクセスを促進するだろうと考えています。
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