大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023 年9 月为止，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需要覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角，从而提高大语言模型的泛化能力和适应性。本文将介绍当前常见的大语言模型训练数据的来源、处理方法、预训练数据对大语言模型影响的分析以及常见开源数据集合等。
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