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在人工智能的世界里，数据就像是燃料，推动着机器学习模型的运行。特别是对于大型语言模型（LLMs），高质量的数据集是其训练的关键。今天，我们将介绍五个用于训练LLMs的开源数据集。
YT-Temporal-1B：这是一个由斯坦福大学创建的大规模数据集，包含了YouTube视频的时间标签。数据集中的每个样本都是一个视频片段，配有相应的时间标签。这个数据集的规模达到了惊人的1B，为研究人员提供了丰富的资源进行模型训练和实验。
Muffin：这是一个由斯坦福大学和Google共同创建的数据集，包含了大量的多模态信息，如文本、图像和视频。Muffin数据集的设计目标是为了研究和开发能够理解和生成多模态内容的模型。
LAION-400M：这是一个由LAION.AI发布的大规模开放数据集，包含了400M的英文网页文本。这个数据集的目标是为了支持大规模的语言模型训练，特别是对于需要大量文本数据的自然语言处理任务。
HumanEval：这是一个由OpenAI创建的数据集，包含了164个编程问题，用于评估他们的Codex模型。这个数据集的特点是所有的问题都是手写的，以确保评估问题不在Codex数据集中存在。
WebVid-2M：这是一个由牛津大学创建的大规模数据集，包含了250万个短视频和文本描述，这些数据都是从股票影片网站上获取的。这个数据集是WebVid-10M数据集的一个子集。
参考资料：
以上就是五个用于训练大型语言模型的开源数据集。希望这些信息能对你的研究或项目有所帮助。
