Ai之大模型-公开数据集-理论6.2

发布时间：2025-03-28 11:18:55编辑：123阅读（85）

    如何将领域文献转换为可供模型微调的数据集？

    想微调特定领域的DeepSeek，数据集究竟要怎么搞？

    了解一些获取公开数据集的途径和注意事项


    获取公开数据集

    很多情况下，如果你只是需要通过微调来提升模型某一方面的能力，在没有特殊的内部数据要求的情况下，是没必要自己去构造数据集的，因为目前互联网上存在着大量的公开且免费使用的数据集，下面就带大家来了解一下，常见的获取公开数据集的途径有哪些，以及对应的使用方法。


    HuggingFace（🪜）

    地址：https://huggingface.co/datasets

    HuggingFace 是一个专注于自然语言处理和机器学习的社区平台，提供了大量高质量的数据集和预训练模型，也是目前 AI 领域最活跃的社区型平台。其数据集涵盖多种语言和任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。

    专注NLP/语音/多模态领域数据集

    提供Python库直接加载（datasets库）

    支持数据集版本控制与增量更新

    附带数据预处理脚本和评估指标

    image.png

    HuggingFace 的 datasets 库也是一个非常方便的工具，可以轻松加载和处理数据集。

    from datasets import load_dataset

# 加载GLUE基准数据集
dataset = load_dataset("glue", "mrpc")


    Kaggle（🪜）

    地址：https://www.kaggle.com/datasets

    Kaggle 是一个数据科学平台，不仅提供大量的公开数据集，还举办各种数据科学竞赛。其数据集涵盖了计算机视觉、自然语言处理、数据可视化等多个领域。

    全球最大的数据科学社区驱动平台

    包含竞赛数据集、教程和工具

    支持在线内核（Kaggle Kernels）进行数据分析

    支持通过 API 批量下载

    在数据集详情页，直接提供了下载 zip 包的方式，也可以通过 Python：kaggle datasets download -d <dataset-name> 进行下载

    image.png


    Google DataSet Search（🪜）

    地址：https://datasetsearch.research.google.com/

    Google Dataset Search 是一个专门用于搜索数据集的搜索引擎，能够帮助用户找到互联网上公开的数据集。

    它支持跨多个存储库的搜索，包括 Kaggle、GitHub、HuggingFace 等。

    image.png


    awesome-public-datasets

    下载地址：https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets

    GitHub 上的 awesome-public-datasets 是一个开源项目，汇集了各种主题的高质量公共数据集（不过已经有段时间没更新了）。这些数据集按照主题分类，如农业、生物、气候、计算机网络、教育、金融等。

    image.png


    openDataLab

    地址：https://opendatalab.com/

    openDataLab 是一个专注于中文数据集的平台，也是中国本土最大的开源数据集平台，提供了丰富的中文数据集资源。https://opendatalab.com/openDataLab 支持通过 CLI 和 Python SDK 下载，打开数据集详情后可以看到具体代码示例：

    image.png


    ModelScope

    地址：https://modelscope.cn/datasets

    ModelScope 是阿里巴巴推出的 AI 模型与数据集中心，除了提供预训练模型外，还包含与模型相关的数据集。其实有点类似于中国版的 HuggingFace。ModelScope 同样也提供了用于拉取数据集的 SDK：

    image.png


    几个平台对比

    image.png

     数据协议

    在使用开源数据集的时候，有一点一定注意，就是数据集的协议。数据使用协议（License），直接影响数据能否合法使用，特别是关注能不能商用。比如下面这个 Facebook 提供的推理数据集，协议为 cc-by-nc-4.0 (非商业数据集)

    如果是非商用数据集，一定不能用于公司内部业务的训练，自己学习使用是没问题的。

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