Allen Institute for AI Datasets

这个项目的核心优势是提供了多个领域的数据集包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别等这些数据集可以帮助研究人员更好地理解和改进人工智能模型。

应用场景包括但不限于：
– 自然语言处理：可以用于训练和评估语言模型提高模型的性能和泛化能力。
– 计算机视觉：可以用于训练和评估图像分类、目标检测、图像分割等模型提高模型的准确性和鲁棒性。
– 语音识别：可以用于训练和评估语音识别模型提高模型的识别准确率和鲁棒性。

相关项目包括但不限于：
– Dolma：一个来自各种网络内容、学术出版物、代码、书籍和百科全书材料的数据集。
– WildChat：一个包含100万真实用户与ChatGPT交互的语料库具有广泛的语言和多样化的用户提示。
– Super-NaturalInstructions：一个包含1616个不同的自然语言处理任务的数据集这些任务涵盖了76种不同的任务类型并提供了专家编写的指令以衡量自然语言处理模型在各种未见过的任务上的泛化能力。
– Self-Instruct：一个帮助语言模型提高其遵循自然语言指令能力的框架通过使用模型自己的生成来创建大量的指令数据。
– S2ORC：一个包含超过1000万份英语开放获取学术论文的结构化全文的大型语料库旨在促进对学术文本的文本挖掘工具的研究和开发。