百里挑一“萃取”数据精华，上海AI实验室开源发布高质量语料“万卷CC”

高质量语料驱动,效率性能双提升

近期,上海AI实验室发布了新一代大语言模型书⽣·浦语2.0(InternLM2)。回归语言建模本质,InternLM2综合性能达到同量级开源模型的领先水平。模型基座语言建模能力的提升,则得益于预训练文本质量及信息密度的增强。作为InternLM2的关键预训练语料,WanJuan-CC的文本质量和高信息密度经过了模型实际验证。在InternLM2的训练过程中,在仅使用约60%的训练数据情况下,模型即获得了与此前使用1T token相同的性能表现,大幅提升训练效率,并使模型在相同语料规模上取得了更好的性能。

绿色曲线为InternLM2使用WanJuan-cc作为预训练语料,在不同数据规模上取得的任务性能分布,结果显示,WanJuan-CC可大幅提升模型训练效率

研究团队通过对CC原始数据进行清洗,去除了网页代码和重复内容,同时利用分类模型剔除了广告和质量较差的信息,并通过内容一致性、语法正确性、数据噪声和信息价值等四个维度,对语言的流畅性进行评估。为验证数据质量,研究团队使用WanJuan-CC和RefineWeb(从CommonCrawl中抽取并构建的主流英文预训练语料)分别重新训练了参数量1B的模型,并进行评测。结果显示,由WanJuan-CC作为训练数据的模型在多项验证中取得了更优效果。

基于WanJuan-CC训练的1B模型在Pile验证集评测效果更优,这表明由WanJuan-CC训练的模型在不同领域和各类知识上拥有更强能力

四重处理, 百里挑一“萃取”高质量数据

为从浩如烟海的CC数据库中“精选”最可靠的信息,研究团队搭建了高性能分布式数据处理基础设施,通过启发式规则过滤、多层级数据去重、内容安全过滤、数据质量过滤等四个步骤,从原始数据中“萃取”出高质量数据,数据留存率仅为原数据的1.38%。

通过原创技术,对CC原始数据进行多阶段处理,得到了高信息密度的WanJuan-CC

研究团队首先从CC中抽取了约1300亿份原始数据文档,然后基于高性能数据处理工作流得到2.2T token(35.8亿个文档)安全数据,最后,根据质量排序精选出1T token(3.6亿个文档)质量最高的数据,构建成WanJuan-CC。如以下柱状图所示,在WanJuan-CC构建过程中的每一阶段,均进行了大比例的数据去除。对于仅占原CC数据比例2.76%的安全信息,研究人员再次“筛”掉五成低质内容,最终呈现出“百里挑一”的高质量数据。

各清洗阶段的文档保留率和去除率(本图使用对数坐标轴)

数据质量高,模型更可靠

为推动训练更智能可靠的AI大模型,研究团队以保障数据安全性为前提,在数据处理的各环节均实施了多项安全加固措施,使WanJuan-CC成为目前开源CC语料中首个在毒性(Toxic)、色情(Porn)和个人隐私三方面同时进行了安全加固的英文语料,因而在价值对齐方面具有更高的可靠性。

与部分开源CC语料多维度对比,在毒性、色情和个人隐私等方面,WanJuan-CC均进行了安全加固

研究人员分别对WanJuan-CC、Redpajama和Refineweb数据集进行了10万条数据的抽样,从毒性、侮辱、恐吓等7个维度进行评分,以验证各数据集的信息安全性。结果显示,WanJuan-CC在各维度上的体现出最高安全性。

WanJuan-CC与其他开源英文CC语料安全性对比

高质量、多模态、宽领域的数据已成为支持当前人工智能大模型发展的重要基石。WanJuan-CC的主要构建团队——OpenDataLab致力于建设面向人工智能开发者的超大规模、高质量、多模态开放数据服务平台,目前已汇聚高质量多模态数据集超6500个,涵盖大模型研发应用所需的各类语料数据。

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