論文の概要: Training Data for Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07715v1
• Date: Tue, 12 Nov 2024 11:09:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:21:35.409140
• Title: Training Data for Large Language Model
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの学習データ
• Authors: Yiming Ju, Huanhuan Ma,
• Abstract要約: ChatGPTは、事前学習コーパスのパラメータとスケールの点で、以前のモデルを上回った。 ChatGPTは、大量の高品質な人間注釈付きデータを微調整することで、革命的なパフォーマンス向上を実現した。 本稿では,大規模言語モデルの事前学習と微調整の現状を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1178416840822027
• License:
• Abstract: In 2022, with the release of ChatGPT, large-scale language models gained widespread attention. ChatGPT not only surpassed previous models in terms of parameters and the scale of its pretraining corpus but also achieved revolutionary performance improvements through fine-tuning on a vast amount of high-quality, human-annotated data. This progress has led enterprises and research institutions to recognize that building smarter and more powerful models relies on rich and high-quality datasets. Consequently, the construction and optimization of datasets have become a critical focus in the field of artificial intelligence. This paper summarizes the current state of pretraining and fine-tuning data for training large-scale language models, covering aspects such as data scale, collection methods, data types and characteristics, processing workflows, and provides an overview of available open-source datasets.
• Abstract（参考訳）: 2022年、ChatGPTのリリースにより、大規模な言語モデルが注目を集めた。 ChatGPTは、パラメータや事前学習コーパスの規模で以前のモデルを上回っただけでなく、大量の高品質な人間注釈付きデータを微調整することで、革命的なパフォーマンス向上を実現した。 この進歩により、企業や研究機関は、よりスマートで強力なモデルの構築は、リッチで高品質なデータセットに依存している、と認識するようになった。 その結果、データセットの構築と最適化は、人工知能の分野において重要な焦点となっている。 本稿では、大規模言語モデルの事前学習と微調整の現状を要約し、データスケール、収集方法、データ型と特徴、処理ワークフロー、利用可能なオープンソースデータセットの概要について述べる。

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