用于训练 NLP 模型的最佳数据集取决于具体的任务，但有几个广泛使用的选项提供了坚实的基础。对于通用预训练，像 Wikipedia、BookCorpus 和 Common Crawl 这样的大型文本语料库非常受欢迎。这些数据集提供了多样化的非结构化文本，有助于模型学习语法、上下文和世界知识。例如，BERT 和 GPT 模型最初就是在 Wikipedia 和 BookCorpus 上训练的。Common Crawl 的 C4 数据集 (Colossal Clean Crawled Corpus) 是经过清洗的网络文本版本，常用于训练像 T5 这样的模型。这些数据集之所以有价值，是因为它们规模庞大（数 TB 的数据），涵盖广泛主题，尽管需要大量的预处理来过滤噪声。
对于特定的 NLP 任务，面向任务的数据集至关重要。GLUE (General Language Understanding Evaluation) 和 SuperGLUE 基准测试提供了用于情感分析、文本蕴含和问答等任务的较小数据集集合。例如，Stanford Sentiment Treebank（GLUE 的一部分）为电影评论提供了细粒度的情感标签，而 MultiNLI 提供了带有蕴含标签的句子对。SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) 是训练 QA 模型的首选，它包含基于 Wikipedia 文章的超过 100,000 个问答对。这些数据集虽然较小，但经过精心标注，非常适合进行微调和评估。
多语言和特定领域数据集满足了专业需求。OSCAR 是一个多语言语料库，源自 Common Crawl，涵盖 166 种语言，对于训练像 XLM-R 这样的模型很有用。对于翻译任务，OPUS 汇集了跨 400 多种语言的平行文本（例如，欧盟议事录、电影字幕）。在特定领域，BioBERT 依赖 PubMed 摘要进行生物医学 NLP，而 CUAD (Contract Understanding Dataset) 训练模型分析法律合同。对于代码相关任务，CodeSearchNet 提供了带有自然语言查询的标注代码片段。开发者应优先选择与其用例一致的数据集，平衡大小、质量和领域相关性。像 Hugging Face Datasets 这样的平台简化了对其中许多资源的访问。