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我觉得了解人们在大型语言模型（LLM）训练（更确切地说是创建和准备数据集）时绝对喜爱使用的工具会很有趣。另外，请随时分享你觉得是‘小抄’或者好得令人难以置信的知识。祝周末愉快！

讨论总结

这个讨论围绕LLM训练（特别是创建和准备数据集方面）展开。一些人分享了自己创建的资源库或工具，如mlabonne分享了相关仓库https://github.com/mlabonne/llm - datasets，lolzinventor分享了cliDataForge工具。还有人推荐了有用的库，如SemHash库。同时也有人阐述了自己在处理数据集时的观点，比如认为仅Python加一些基础操作就可满足需求，也有人表达了对特定工具的偏好，如Python和llama.cpp。整个讨论氛围积极，大家相互交流经验。

主要观点

  1. 👍 mlabonne分享自己创建的与LLM数据集相关的仓库https://github.com/mlabonne/llm - datasets。
    • 支持理由：可以帮助到像coderman4这样刚开始进行微调/数据集准备的人进行资源组织。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 推荐SemHash库用于近重复数据删除。
    • 正方观点：该库在近重复数据删除方面效果好，可在CPU上运行。
    • 反方观点：无
  3. 💡 处理LLM数据集时仅Python和一些基础操作通常就可满足需求。
    • 解释：很多人在尝试复杂框架后又回归到纯Python，加上正则表达式、字符串分割和连接等操作就够了，有时配合llama - cpp和合适模型进行数据清理/处理。
  4. 💡 喜爱使用Python和llama.cpp进行LLM训练相关操作。
    • 解释：认为使用其他工具的人是拖延者，表达对这两个工具的推崇。
  5. 💡 Guidance对生成结构化数据有用且开发体验较好。
    • 解释：其API设计良好，在生成标记时能提供实时可视化输出。

金句与有趣评论

  1. “😂 I secretly believe that people who use anything else are really just procrastinators with too much time.”
    • 亮点：以一种略带调侃的方式表达对Python和llama.cpp的偏好。
  2. “🤔 I am happy to be able to just load a Q2 quantized Llama 3.3 on my own RTX 3090.”
    • 亮点：分享个人在特定硬件上进行LLM操作的积极体验。
  3. “👀 Sadly, I’ve never found anything better than just scripting custom solutions to handle specific sources of data.”
    • 亮点：强调在处理LLM训练数据集时自定义脚本的重要性。

情感分析

总体情感倾向积极，大家主要是分享资源和经验，没有明显的分歧点。可能是因为大家都处于LLM相关领域，对于新的工具、资源和经验分享持开放和欢迎的态度。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同工具在不同场景（如处理不同大小数据集）下的应用。
  • 潜在影响：对LLM训练数据集的构建和优化有积极影响，有助于提高效率和数据质量。

详细内容：

《关于 LLM 数据集不可或缺的工具的热门讨论》

在 Reddit 上，有一个题为“Can’t live without tool” for LLM datasets? 的帖子引起了广泛关注。该帖子主要探讨了在 LLM 训练中，特别是在创建和准备数据集时，人们爱不释手的工具，还邀请大家分享自己认为特别有用的知识。此帖获得了众多点赞和大量评论。

主要的讨论方向包括各种工具的推荐、个人的使用经历以及不同观点的交流。其中，文章将要探讨的核心问题是到底哪些工具在 LLM 数据集处理中最为实用。

在讨论焦点与观点分析方面，有人分享了自己创建的相关 repo 链接https://github.com/mlabonne/llm-datasets，并提到了 SemHash 库用于近重复数据删除效果不错，还推荐大家尝试。有人表示刚涉足微调及数据集准备，觉得分享的 repo 对组织资源很有帮助。有人很高兴能在自己的 RTX 3090 上加载 Q2 量化的 Llama 3.3，也有人使用云来进行训练。

有观点认为，用 Python 加上一些正则表达式、字符串分割和连接通常就能满足需求，有时 llama-cpp 搭配不错的模型（如 gemma 27B）用于数据清理和处理也很好。也有人表示很多人在尝试了许多复杂框架后又回归到了单纯的 Python。

还有人认为 Python 和 llama.cpp 是最佳选择，并觉得使用其他工具的人可能是拖延者。有人指出 Guidance 对于生成结构化数据极其有用，认为其在从 Python 进行 llama.cpp 推理方面具有良好的开发体验。

有人提到处理特定数据来源时，都是编写定制的脚本解决方案，然后用自制的小工具提速，并注重数据质量。有人分享了手动数据集调查和小改进可用的工具，如 Tad、OpenRefine 等。

有人意识到本地 Postgres 数据库更适合存储和管理大型数据集，并创建了相关工具https://github.com/chrismrutherford/cliDataForge，还介绍了其使用方式和特点。

讨论中的共识在于大家都在积极寻找适合自己的工具来处理 LLM 数据集。特别有见地的观点如有人对不同工具在特定场景下的效果分析，丰富了讨论的深度和广度。