大模型的算法模型开源越来越多，大模型工程化也越来越稳定。但是大模型的效果，还是需要持续提升。大模型训练数据集的质量是提升大模型效果最有效的途径，也是最苦最累的脏活，积累前人已经整理开源的数据集，站在数据集巨人的肩膀上，持续迭代大模型。持续关注数据集，优化数据集。
下面是最近看到的开源数据集，后面也会持续积累，不断提升数据集的量和质，促进大模型效果步步提升。
数据集一，开源SFT微调数据集。
数据集二，中文数据集：
供AI训练的中文数据集，目前的数据集餐饮行业8000问，百度知道，Alpaca中文数据集，计算机领域数据集，Vicuna数据集，RedPajama数据集，Wikipedia中文词条数据集，网站论坛问答数据集。
为了推进中文AI的发展，促进AI技术公开化、国际化，我们成立了知识岛（KnowledgeDAO)项目，希望借助大家的力量推进中文AI数据集的建设。
数据、算法和算力，是AI发展的三大基石，其中数据的质量对模型最终性能至关重要。然而，从Hugging Face上的模型数据集数量来看，5W多的数据集中，英语的占比超过90%，优质中文数据少之又少。
高质量数据集的获取花费巨大，我们无力承担如此巨大的开销，于是需要各位有志于筹建开放获取语料，并有一定技术基础的网友们献上自己的力量。
相关数据集地址：
https://github.com/chaoswork/sft_datasets/tree/master
https://github.com/shuliu586/AI_Chinese_DataSet_KnowledgeDAO
出自：https://mp.weixin.qq.com/s/g_eKxN6ej5xGuHvBU9oyHQ