免费获取：历史最全-大型语言模型数据集-全面综述及444个数据集分享，涵盖预训练、指令微调、偏好、评估

因此，对这些数据集进行审查成为研究的一个重要主题。为了解决当前LLM数据集缺乏全面概述和深入分析的问题，从五个角度对LLM数据集的基本面进行了整合和分类：（1）预训练语料库；(2)指令微调数据集；(3)偏好数据集；(4)评估数据集；(5)传统自然语言处理（NLP）数据集。该调查揭示了当前面临的挑战，并指出了未来研究的潜在途径。此外，还提供了对现有可用数据集资源的全面回顾，包括来自444个数据集的统计数据，涵盖8个语言类别，涉及32个领域。数据集统计中包含了20个维度的信息。预训练语料库的总数据量超过774.5 TB，其他数据集包含超过7亿个实例。我们的目标是展示法学硕士文本数据集的整体概况，为该领域的研究人员提供全面的参考，并为未来的研究做出贡献。