20個用於生成AI和代理AI的開源數據集

>生成和代理AI：深入研究頂部開源數據集

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常見的爬網>

> wikitext

• > OpenWebText
MS Coco
>打開圖像數據集
> redpajama-1T
redpajama-v2
> OpenAI WebGPT數據集​​
黑曜石代理數據集
> WebShop數據集
> meta eai數據集（體現AI） > mujoco
機器人數據集
> atari遊戲
> Web爬行的交互
ai2弧數據集
MS MARCO
• OpenAi Gym
• 摘要表
• 結論
• 常見問題
• 堆：一個龐大的文本語料庫

該堆是一個龐大的，多樣化的文本數據集（約800GB），這些數據集是從Arxiv，Github和Wikipedia等各種來源編譯的。它廣泛的寫作風格和主題使其非常適合培訓大規模語言模型，提高自然語言理解和發電能力。

>理想的理想選擇：

培訓大語言模型，開發精緻的自然語言理解系統以及針對特定文本生成任務的微調模型。

1. >

   鏈接：
eleutherai - 樁

常見的爬網：網絡規模數據

> Common Crawl提供了一個真正的網絡尺度數據集，每月更新數十億個網頁。 這種大量的在線內容集合對於培訓強大的語言模型，從語言建模到大規模信息檢索的應用程序都非常寶貴。

>理想的理想之選：

構建網絡規模的語言模型，增強信息檢索和搜索引擎功能，並分析在線內容趨勢和用戶行為。

2. 鏈接：

   > common Crawl

3. > wikitext：高質量的wikipedia數據

Wikitext利用高質量的Wikipedia文章來創建語言建模數據集。 它的結構化內容和語言複雜性為模型帶來了一個具有挑戰性的學習環境，尤其是掌握長期依賴性。 存在多個版本，Wikitext-103明顯大於其前身。

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>理想的：

培訓語言模型的重點是遠程上下文，基準測試下言的預測和文本生成，以及用於摘要和翻譯的微調模型。 >

鏈接：

wikitext在擁抱臉上

> OpenWebText：webText的娛樂
> OpenWebText是OpenAI的WebText數據集的開源娛樂，該數據集由Reddit掛鉤網頁編輯。 這種高質量的在線文本集合對於需要廣泛的語言風格和當代在線話語的培訓模型很有價值。
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>理想的理想選擇：

使用多樣化的在線文本，文本生成和摘要的微調模型以及使用當前的Web數據研究自然語言理解。 >鏈接：

github上的openwebtext
Laion-5b：多式聯運巨人

5. LAION-5B是一個龐大的數據集（58.5億圖像文本對），為多模式AI提供了無與倫比的資源。它的規模和多樣性支持培訓尖端的文本對圖像模型，使系統有效地將語言轉化為視覺內容。

>理想的：
培訓文本到圖像生成模型，開發多模式內容合成系統，並創建高級圖像字幕和視覺講故事應用程序。
>鏈接：

laion-5b

MS Coco：豐富的註釋圖像

> COCO MS提供了全面的圖像集合，其中包含詳細註釋，用於對象檢測，分割和字幕。 它的複雜性挑戰模型，以生成視覺場景的徹底描述，推動圖像理解和產生的進步。

6. 理想的理想：
開發可靠的對象檢測和分割模型，圖像字幕和視覺描述的訓練模型以及創建上下文感知的圖像合成系統。

鏈接：

ms coco
開放圖像數據集：大規模的社區努力
開放圖像數據集是帶有標籤，邊界框和分割掩碼的大型，社區驅動的圖像集合。 它的廣泛覆蓋範圍和多樣化的內容非常適合培訓通用圖像產生和識別模型。

>>理想的：培訓通用圖像生成系統，增強對象檢測和分割模型以及構建強大的圖像識別框架。

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鏈接：打開圖像數據集

Redpajama-1T和Redpajama-V2：複製和完善駱駝的數據 Redpajama-1T
8. 是對Llama預處理數據集的開源複製，而Redpajama-V2通過專注於高質量的Web數據和多語言支持來完善它。 兩者都為大語言模型預處理和數據集策劃提供了寶貴的資源。

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   >
>理想的理想選擇：
再現駱駝的培訓數據，開源LLM預處理和多域/多語言數據集策劃。 >

>鏈接： redpajama-1t，redpajama-v2

> OpenAI WebGPT數據集​​：Web交互數據

9. > OpenAI WebGPT數據集​​專注於訓練與Web動態交互的AI代理。 它包含了現實世界中Web瀏覽交互的人類註銷數據，對於開發檢索功能增強的生成系統至關重要。

   >
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理想的理想選擇：

培訓Web瀏覽和信息檢索代理，開發檢索效果的自然語言處理系統，並增強AI與Web內容互動和理解Web內容的能力。

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> 鏈接： OpenAI WebGPT數據集​​

黑曜石代理數據集：模擬決策

10. 黑曜石代理數據集使用合成數據來模擬環境制定的環境，測試AI代理中的複雜計劃和決策技巧。

    >

    >
>理想的理想選擇：
培訓自主決策模型，在受控環境中模擬基於代理的推理，並嘗試使用合成數據進行複雜的AI計劃任務。
鏈接：

黑曜石代理數據集

網絡商店數據集：電子商務交互

> WebShop數據集模擬電子商務環境，其中包含產品描述，用戶交互日誌和瀏覽模式。 這是開髮用於產品研究，建議和自動購買的智能代理的理想選擇。
11. >

    >

    >理想的理想選擇：
為電子商務導航和產品研究構建AI代理，為在線購物者開發推薦系統以及自動化產品比較和購買決策過程。

鏈接：

WebShop數據集
> meta eai數據集（體現AI）：機器人技術和家庭任務

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META EAI數據集支持培訓與虛擬和現實世界環境相互作用的AI代理，尤其是用於機器人技術和家庭任務計劃。

>理想的理想選擇：培訓用於現實世界任務的交互式機器人代理，模擬家庭任務計劃和執行，並在虛擬環境中開發體現的AI應用程序。

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>鏈接： meta eai dataset

13. > mujoco：現實的物理模擬

Mujoco是一種用於創建現實模擬的物理引擎，尤其是對於機器人技術。 它使AI模型能夠在基於物理的環境中學習複雜的運動和控制任務。

理想的理想選擇：培訓機器人模擬，在模擬環境中開發高級控制系統以及基於物理任務的AI算法的培訓模型。 >

>鏈接： mujoco
機器人數據集：現實世界機器人數據

14. >機器人數據集捕獲現實世界傳感器數據和機器人交互，為體現的AI研究提供了豐富的上下文信息。
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>理想的理想選擇：

訓練AI用於現實世界的機器人相互作用，開發基於傳感器的決策系統以及基准在動態環境中體現了AI的性能。

鏈接：

Robotics DataSet
Atari遊戲：強化學習基準

15. atari遊戲為增強學習算法提供了經典的基準，為連續決策任務提供了一套遊戲環境。
>理想的理想選擇：

>基準測試加強學習策略，測試各種遊戲環境中的AI性能以及為順序決策制定算法。

鏈接： atari Games

> Web爬行的交互：真實的用戶行為數據

> Web爬行的交互從在線平台捕獲大規模的用戶行為數據，為培訓交互式代理提供見解並了解現實世界的用戶行為。

16. >

    >理想的：
基於真實用戶行為的培訓互動劑，使用動態交互數據增強推薦系統，並分析對話式AI的參與趨勢。

鏈接：

web爬行的交互
ai2弧數據集：Commonsense推理

AI2 ARC數據集包含挑戰性的多項選擇問題，以評估AI的常識性推理和解決問題的能力。

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17. >理想的理想選擇：

    基準的常識推理功能，培訓模型以處理標準化的測試問題，並增強了AI系統中的問題解決和邏輯推斷。

鏈接：
ai2 arc dataset

18. MS MARCO：信息檢索和問題回答

MS MARCO是一個大規模數據集，用於通過段落排名，問答以及信息檢索，培訓和測試檢索效果的生成系統。

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理想的理想選擇：培訓檢索型生成（RAG）模型，開發先進的段落排名和提問系統，並使用現實世界中的數據增強信息檢索管道。 >

鏈接： MS MARCO

19. > OpenAi體育館：增強學習工具包

OpenAi Gym是一個標準化工具包，具有開發和基準測試增強學習算法的模擬環境。
理想的理想選擇：

>基準增強學習算法，為代理開發模擬訓練環境以及在受控場景中對代理行為的快速原型製作。 > >

>鏈接： OpenAi Gym

摘要表

（在此處包含與原始數據集的匯總數據集的表格。）

結論

>所討論的開源數據集為開發高級生成和代理AI提供了堅實的基礎。 他們提供了推動各個AI領域創新所需的規模和多樣性。

常見問題
（與原始類似的FAQ部分相似。

以上是20個用於生成AI和代理AI的開源數據集的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！