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近日，上海人工智能實(shí)驗(yàn)室（上海AI實(shí)驗(yàn)室）發(fā)布新一代高質(zhì)量大模型預(yù)訓(xùn)練語料“萬卷CC”（WanJuan-CC），首批開源的語料覆蓋過去十年互聯(lián)網(wǎng)上的公開內(nèi)容，包含1千億字符（100B token），約400GB的高質(zhì)量英文數(shù)據(jù)。作為“大模型語料數(shù)據(jù)聯(lián)盟”今年首發(fā)的開源語料，WanJuan-CC將為學(xué)界和業(yè)界提供大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐，助力構(gòu)建更智能可靠的AI大模型。
預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量對大模型整體性能至關(guān)重要。當(dāng)前，CommonCrawl（CC）數(shù)據(jù)集因其規(guī)模大、跨度廣而成為國際主流大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的重要來源。與此同時，其原始數(shù)據(jù)格式復(fù)雜、數(shù)據(jù)質(zhì)量低等問題，或?qū)?dǎo)致模型訓(xùn)練效率低，甚至可能引發(fā)價(jià)值觀對齊等方面的隱患。
中國科研人員通過原創(chuàng)的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)，從CC數(shù)據(jù)庫中抽取約1300億份原始數(shù)據(jù)文檔進(jìn)行再處理，“萃取”出其中約1.38%的高質(zhì)量內(nèi)容，構(gòu)建成WanJuan-CC語料庫。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，WanJuanCC具有高文本質(zhì)量、高信息密度的特點(diǎn)，可滿足當(dāng)前大模型訓(xùn)練對大規(guī)模高質(zhì)量語料的需求。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的書?·浦語2.0（InternLM2）即以WanJuan-CC為關(guān)鍵數(shù)據(jù)作支撐，使訓(xùn)練效率和語言建模能力大幅提升，綜合性能領(lǐng)先開源社區(qū)。
開源數(shù)據(jù)：https://opendatalab.com/OpenDataLab/WanJuanCC
高質(zhì)量語料驅(qū)動，效率性能雙提升
近期，上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布了新一代大語言模型書?·浦語2.0（InternLM2）。回歸語言建模本質(zhì)，InternLM2綜合性能達(dá)到同量級開源模型的領(lǐng)先水平。模型基座語言建模能力的提升，則得益于預(yù)訓(xùn)練文本質(zhì)量及信息密度的增強(qiáng)。作為InternLM2的關(guān)鍵預(yù)訓(xùn)練語料，WanJuan-CC的文本質(zhì)量和高信息密度經(jīng)過了模型實(shí)際驗(yàn)證。在InternLM2的訓(xùn)練過程中，在僅使用約60%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)情況下，模型即獲得了與此前使用1T token相同的性能表現(xiàn)，大幅提升訓(xùn)練效率，并使模型在相同語料規(guī)模上取得了更好的性能。
綠色曲線為InternLM2使用WanJuan-cc作為預(yù)訓(xùn)練語料，在不同數(shù)據(jù)規(guī)模上取得的任務(wù)性能分布，結(jié)果顯示，WanJuan-CC可大幅提升模型訓(xùn)練效率
研究團(tuán)隊(duì)通過對CC原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除了網(wǎng)頁代碼和重復(fù)內(nèi)容，同時利用分類模型剔除了廣告和質(zhì)量較差的信息，并通過內(nèi)容一致性、語法正確性、數(shù)據(jù)噪聲和信息價(jià)值等四個維度，對語言的流暢性進(jìn)行評估。為驗(yàn)證數(shù)據(jù)質(zhì)量，研究團(tuán)隊(duì)使用WanJuan-CC和RefineWeb（從CommonCrawl中抽取并構(gòu)建的主流英文預(yù)訓(xùn)練語料）分別重新訓(xùn)練了參數(shù)量1B的模型，并進(jìn)行評測。結(jié)果顯示，由WanJuan-CC作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的模型在多項(xiàng)驗(yàn)證中取得了更優(yōu)效果。
基于WanJuan-CC訓(xùn)練的1B模型在Pile驗(yàn)證集評測效果更優(yōu)，這表明由WanJuan-CC訓(xùn)練的模型在不同領(lǐng)域和各類知識上擁有更強(qiáng)能力
四重處理， 百里挑一“萃取”高質(zhì)量數(shù)據(jù)
為從浩如煙海的CC數(shù)據(jù)庫中“精選”最可靠的信息，研究團(tuán)隊(duì)搭建了高性能分布式數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)設(shè)施，通過啟發(fā)式規(guī)則過濾、多層級數(shù)據(jù)去重、內(nèi)容安全過濾、數(shù)據(jù)質(zhì)量過濾等四個步驟，從原始數(shù)據(jù)中“萃取”出高質(zhì)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)留存率僅為原數(shù)據(jù)的1.38%。
通過原創(chuàng)技術(shù)，對CC原始數(shù)據(jù)進(jìn)行多階段處理，得到了高信息密度的WanJuan-CC
研究團(tuán)隊(duì)首先從CC中抽取了約1300億份原始數(shù)據(jù)文檔，然后基于高性能數(shù)據(jù)處理工作流得到2.2T token（35.8億個文檔）安全數(shù)據(jù)，最后，根據(jù)質(zhì)量排序精選出1T token（3.6億個文檔）質(zhì)量最高的數(shù)據(jù)，構(gòu)建成WanJuan-CC。如以下柱狀圖所示，在WanJuan-CC構(gòu)建過程中的每一階段，均進(jìn)行了大比例的數(shù)據(jù)去除。對于僅占原CC數(shù)據(jù)比例2.76%的安全信息，研究人員再次“篩”掉五成低質(zhì)內(nèi)容，最終呈現(xiàn)出“百里挑一”的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。
各清洗階段的文檔保留率和去除率（本圖使用對數(shù)坐標(biāo)軸）
數(shù)據(jù)質(zhì)量高，模型更可靠
為推動訓(xùn)練更智能可靠的AI大模型，研究團(tuán)隊(duì)以保障數(shù)據(jù)安全性為前提，在數(shù)據(jù)處理的各環(huán)節(jié)均實(shí)施了多項(xiàng)安全加固措施，使WanJuan-CC成為目前開源CC語料中首個在毒性（Toxic）、色情（Porn）和個人隱私三方面同時進(jìn)行了安全加固的英文語料，因而在價(jià)值對齊方面具有更高的可靠性。
與部分開源CC語料多維度對比，在毒性、色情和個人隱私等方面，WanJuan-CC均進(jìn)行了安全加固
研究人員分別對WanJuan-CC、Redpajama和Refineweb數(shù)據(jù)集進(jìn)行了10萬條數(shù)據(jù)的抽樣，從毒性、侮辱、恐嚇等7個維度進(jìn)行評分，以驗(yàn)證各數(shù)據(jù)集的信息安全性。結(jié)果顯示，WanJuan-CC在各維度上的體現(xiàn)出最高安全性。
WanJuan-CC與其他開源英文CC語料安全性對比
高質(zhì)量、多模態(tài)、寬領(lǐng)域的數(shù)據(jù)已成為支持當(dāng)前人工智能大模型發(fā)展的重要基石。WanJuan-CC的主要構(gòu)建團(tuán)隊(duì)——OpenDataLab致力于建設(shè)面向人工智能開發(fā)者的超大規(guī)模、高質(zhì)量、多模態(tài)開放數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，目前已匯聚高質(zhì)量多模態(tài)數(shù)據(jù)集超6500個，涵蓋大模型研發(fā)應(yīng)用所需的各類語料數(shù)據(jù)。雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))雷峰網(wǎng)
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