При выборе датасета для тренировки собственной языковой модели стоит обратить внимание на следующие факторы:

• Актуальность. 3 Датасет должен соответствовать конкретной задаче или области. 3
• Размер. 3 Большие наборы данных, как правило, улучшают производительность модели, но при этом следует соблюдать баланс между размером и качеством. 3
• Разнообразие. 3 Стоит искать датасеты с различными стилями языка и контекстами, чтобы повысить надёжность модели. 3
• Качество. 3 Нужно проверить правильность маркировки и точность данных, чтобы избежать ошибок. 3
• Универсальный доступ. 3 Следует убедиться, что датасет доступен для использования, и рассмотреть любые лицензионные ограничения. 3
• Предварительная обработка. 3 Нужно определить, требует ли датасет значительной очистки или предварительной обработки. 3
• Сообщество поддержки. 3 Популярные датасеты часто имеют больше ресурсов и поддержки сообщества, что может быть полезно. 3

Несколько видов датасетов, которые могут подойти для разных этапов обучения языковой модели:

• Сырые датасеты. 2 Их используют на первом этапе обучения модели, чтобы научить её грамотно продолжать текст или выполнять генерацию в свободном стиле. 2
• Датасет инструкций. 2 Содержит команды или инструкции, следуя которым модель должна выполнять определённые действия или давать ответы. 2 Обычно используется на втором этапе дообучения модели. 2
• Параллельный корпус. 2 Датасеты, содержащие пары предложений на разных языках, обычно используются для обучения моделей машинного перевода. 2

Выбор подходящего датасета зависит от целей и задач проекта.