训练自然语言处理 (NLP) 模型的最佳数据集取决于任务和正在构建的模型的类型。 对于像 BERT 或 GPT 这样的语言模型的通用预训练，广泛使用大型文本语料库，例如维基百科、Common Crawl 和 BooksCorpus。 这些数据集提供了多样化的非结构化文本，可帮助模型学习语法、上下文和事实知识。 例如，原始 BERT 模型在 BooksCorpus（8 亿个单词）和英文维基百科（25 亿个单词）上进行了训练。 但是，Common Crawl（包含 PB 级的 Web 数据）需要仔细过滤才能删除低质量或重复的内容。 对于特定于任务的训练，GLUE、SuperGLUE 和 SQuAD 等数据集是标准基准。 这些包括用于情感分析、问题解答和文本分类等任务的标记数据，使其成为微调模型的理想选择。
特定于任务的数据集对于评估和完善模型性能至关重要。 GLUE（通用语言理解评估）及其后继者 SuperGLUE 将多个任务（例如文本蕴含 (MNLI)、情感分析 (SST-2) 和释义检测 (QQP)）捆绑到一个基准中。 这些通常用于测试模型的泛化能力。 对于问题解答，SQuAD（斯坦福问题解答数据集）提供了基于维基百科文章的 100,000 多个问答对。 命名实体识别 (NER) 模型通常依赖于 CoNLL-2003，它标记新闻文本中的实体，例如人物、地点和组织。 对于对话系统，Cornell Movie Dialogs 或 MultiWOZ 提供结构化的对话数据。 选择数据集时，请考虑其大小、标签质量以及与目标应用程序的对齐方式——例如，法律或医学 NLP 可能需要特定领域的数据，如 CaseLaw 或 MIMIC-III。
特定领域或多语言用例需要专门的数据集。 生物医学 NLP 模型通常使用 PubMed abstracts 或 MIMIC-III，其中包括去识别化的医疗记录。 法律 NLP 可能会利用 CaseLaw Access Project 数据或 EUR-Lex 来获取欧盟法律文件。 对于多语言模型，OPUS（翻译文本的集合）和 XTREME（涵盖 40 多种语言）提供了跨语言基准。 低资源语言可以从像 FLORES-101 这样的机器翻译数据集中受益。 始终验证许可和伦理考量——例如，Common Crawl 的 Web 数据可能包含有偏差或敏感的内容。 像 Hugging Face 的 datasets 库这样的工具简化了对许多这些数据集的访问，提供了具有标准化拆分预处理的版本。 优先考虑具有清晰文档、可重复性和社区采用的数据集，以简化开发。