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THE PILE 是一个专为训练大规模语言模型设计的 825 GiB 大规模英语文本语料库，由 EleutherAI 团队构建并于 2020 年 12 月发布。它通过整合 22 个高质量、多样化的子数据集，突破了以往语言模型主要依赖 Common Crawl 等单一数据源的局限，显著提升了模型的跨领域知识掌握能力和下游任务泛化性能。

🔍 数据集的组成与数据源

THE PILE 的核心价值在于其多样性。它包含了从学术论文、专业文档到网络文本等多种类型的语料。以下是其主要组成部分的简要概览：

这些数据源中，包含了 14个专为THE PILE引入的新语言建模数据集。

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⚙️ 构建过程与技术细节

构建THE PILE的目标是创造一个高质量、高多样性的语料库。

• 数据处理：团队对原始数据进行了细致的处理，例如，对来自 Common Crawl 的 Pile-CC 子集，他们使用 jusText 工具从原始网页存档文件中提取文本，这比直接使用常见的 WET 文件获得了更高质量的输出。
• 质量控制：数据经过去重和语法验证，以确保内容的纯净度和可用性。
• 数据格式：最终发布的数据集采用 jsonlines 格式，并使用 zstandard 算法进行压缩。每个文档都保持了其内部顺序，但所有子集的数据文档会被随机打乱后混合在一起。

📊 应用场景与基准测试

THE PILE 主要用于训练大规模语言模型，并可作为评估模型跨领域知识和泛化能力的基准。

• 基准测试：研究团队在 THE PILE 的测试集上评估了 GPT-2 和 GPT-3 的困惑度（Perplexity）。结果显示，这些现有模型在诸如学术写作等许多 THE PILE 的组成部分上表现不佳，这凸显了在更广泛文本类型上训练的必要性。
• 训练收益：相比之下，直接在 THE PILE 上训练的模型（如 GPT-2 架构），不仅在 THE PILE 自身的所有组件上表现优于仅在 Common Crawl 数据上训练的模型，在下游任务的评估中也显示出显著的性能提升。这表明数据集的多样性有效增强了模型的通用能力。

💻 获取、使用与伦理考量

Hugging Face datasets 库也集成了 THE PILE 及其部分子集，方便用户直接加载使用。

使用 THE PILE 需要遵守其 MIT 许可证，并同意其使用条款。

在伦理方面，像任何大型网络文本集合一样，THE PILE 可能包含偏见或不适当内容。为此，EleutherAI 后续发布了 《THE PILE 数据手册》 ，详细说明了数据集的动机、组成和处理过程，以帮助用户理解潜在风险并做出负责任的使用决策。

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