小规模高质量数据集的替代方案 | AI生成和翻译

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是的，OpenWebText 数据集非常庞大（约 90 亿词元，17GB 的 uint16 文件），预处理耗时且占用大量磁盘空间。以下是更小规模的高质量替代方案，常用于快速测试、调试或训练小型模型：

数据集 约计词元量 最终 .bin 文件大小 (uint16) 优势特点 快速获取方式
OpenWebText-10k ~4000 万 ~80MB 与完整版数据分布完全一致，仅取前 1 万篇文档 load_dataset("openwebtext", split="train[:10k]")
OpenWebText-100k ~4 亿 ~800MB 仍具代表性，数分钟即可完成词元化处理 split="train[:100k]"
FineWeb-Edu 样本 5000 万–10 亿 100MB–2GB 质量优于 OWT（采用 LLaMA 式过滤），近期备受推崇 load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb-edu", name="sample-10BQ", split="train") → 约 5000 万词元
Shakespeare ~100 万 ~2MB 经典微型数据集，适合快速验证模型基础能力 load_dataset("tiny_shakespeare") 或直接下载单文本文件
PG-19（图书） 完整版 28 亿 ~5.5GB 来源为公版图书，文本纯净，可按需截取部分数据 load_dataset("pg19", split="train[:5%]") → 约 1.4 亿词元
C4（子集） 可调节 可调节 经 T5 团队清洗的 Common Crawl 数据，纯英文内容 load_dataset("allenai/c4", "en", split="train[:1%]") streaming=True
RedPajama 样本 500 万–2 亿 10MB–400MB 多源混合数据（CommonCrawl、维基百科、图书等），复现 LLaMA 数据配方 load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T", name="sample", split="train")

根据需求推荐的方案

  1. 需要 5 分钟内跑完且体积最小 → tiny_shakespeare
    （nanoGPT 用户首选）

  2. 需要真实网络文本但体积小巧 → OpenWebText 前 1 万篇文档 
    dataset = load_dataset("openwebtext", split="train[:10000]")

  3. 需要当前（2025年）最高质量的小型数据集 → FineWeb-Edu 100 亿词元样本
    （约 5000 万词元，比 OWT 更纯净，质量接近顶尖实验室标准）

    dataset = load_dataset(
    "HuggingFaceFW/fineweb-edu",
    name="sample-10BQ",  # 从 100 亿词元中采样，分片后每片约 5000 万词元
    split="train"
)
  4. 需要小于 500MB 且内容多样 → RedPajama 2 亿词元版本样本 
    dataset = load_dataset("togethercomputer/RedPajama-Data-1T", name="sample-200M", split="train")

所有这些数据集都可直接代入现有预处理脚本（仅需替换 load_dataset 语句）。

为提升迭代效率，我通常保留三个二进制文件：

如需特定规模的数据集，我可以提供对应的单行加载代码！

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