181页《大型语言模型数据集》全面综述，444个数据集涵盖预训练、指令微调、偏好、评估等，附中英文版

本文着手探讨了大型语言模型（LLM）数据集，这些数据集在LLM的显著进步中扮演了关键角色。这些数据集作为类似根系的基础设施，支持并促进了LLM的发展。因此，对这些数据集的审查成为研究中的一个关键话题。

为了解决当前对LLM数据集的全面概述和彻底分析的缺乏，以及获得对它们当前状态和未来趋势的洞见，这篇综述整合并分类了LLM数据集的基本方面，从五个视角出发：
（1）预训练语料库；
（2）指令微调数据集；
（3）偏好数据集；
（4）评估数据集；
（5）传统自然语言处理（NLP）数据集。

该综述揭示了当前面临的挑战，并指出了未来调查的潜在途径。此外，还提供了现有可用数据集资源的全面回顾，包括来自444个数据集的统计数据，涵盖8种语言类别和32个领域。数据集统计信息中纳入了来自20个维度的信息。调查的总数据大小超过了774.5TB的预训练语料库和700M实例的其他数据集。我们旨在呈现LLM文本数据集的整个景观，作为该领域研究者的全面参考，并为未来的研究做出贡献。

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