大模型常用的预训练数据集

    与早期的预训练语言模型相比，大语言模型需要更多的训练数据，这些数据需要涵盖广泛的内容范围。多领域、多源化的训练数据可以帮助大模型更加全面地学习真实世界的语言与知识，从而提高其通用性和准确性。根据其内容类型进行分类，这些语料库可以划分为：网页、书籍、维基百科、代码以及混合型数据集。

通用网页数据

    网页是大语言模型训练语料中最主要的数据来源，包含了丰富多样的文本内容，例如新闻报道、博客文章、论坛讨论等，这些广泛且多元的数据为大语言模型深入理解人类语言提供了重要资源。下面介绍重要的网页数据资源。

    通用网页数据，首先介绍面向各种语言（主要以英文为主）的通用网页数据集合。

常用语料库信息表

    Common Crawl，该数据集是一个规模庞大的、非结构化的、多语言的网页数据集，其时间跨度很长，从 2008 年至今一直在定期更新，包含原始网页数据、元数据和提取的文本数据等，总数据量达到 PB 级别。由于这个数