近日，機器學習社群的一篇資源熱貼「用於訓練 GPT 等大型語言模型的 196640 本純文字書籍資料集」引發了熱烈的討論。該資料集涵蓋了截至 2020 年 9 月所有大型文字語料庫的下載連結。除此之外，它還包含了所有的 bibliotik（一個線上圖書資源庫）中書籍的純文字，以及大量用於訓練的程式碼。
資料集中除文字資料外，還包含了 100GB 的訓練程式碼reddit 的機器學習社群上，網友 Shawn Presser 釋出了一套純文字資料集，得到一致好評。這些資料集中共包含 196640 冊純文字資料，可以用於訓練 GPT 等大型語言模型。由於這套資料集包含多個資料集以及訓練程式碼，我們在此不一一贅述，僅將其中的 books1 與 books3 資料集的具體資訊列出：圖書純文字資料集
釋出作者：Shawn Presser
包含數量：books1：1800 冊圖書；book3：196640 冊圖書
資料格式：txt 格式
資料大小：books1：2.2 GB；books3：37 GB
更新時間：2020 年 10 月
下載地址：https://hyper.ai/datasets/13642
據資料集整理者 Shawn Presser 介紹，這些資料集的質量是非常高的，僅 books1 資料集，就花費了他大約一週的時間，對 epub2txt 指令碼進行修復。此外，他還表示，books3 資料集似乎與 OpenAI 的論文中神秘的「books2」資料集相似。但是，由於 OpenAI 並沒有提供這方面的詳細資訊，所以也無法瞭解二者之間的任何差異。不過，在他看來，這份資料集極其接近 GPT-3 的訓練資料集。擁有它，下一步，你也可以訓練出與 GPT-3 相匹敵的 NLP 語言模型，當然，還有一個條件是，你還需要準備足夠的 GPU。據介紹，books1 資料集中 1800 本圖書文字資料，都來自於大型文字語料庫 BookCorpus，其中包括詩歌類、小說類等。比如美國作家 Kristie Lynn Higgins 的《Shades of Gray：Noir, City Shrouded By Darkness》（《灰色陰影：被黑暗籠罩的城市》）、Benjamin Broke 的《Animal Theater》（《動物劇院》）、T·I·韋德的《America One》（《美國一號》）等。關注自然語言處理領域的小夥伴都知道，今年 5 月，OpenAI 斥巨資打造的自然語言處理模型 GPT-3，憑藉驚人的文字生成能力，在業界引起高度關注，並且一直以來熱度不減。GPT-3 不僅可以更好地答題、翻譯、寫文章，還帶有一些數學計算的能力。而它之所以擁有這些強大的能力，離不開背後巨量的訓練資料集。
據介紹，GPT-3 使用的訓練資料集十分龐大，基於包含近 1 萬億單詞量的 CommonCrawl 資料集、網路文字、資料、維基百科等資料，它使用的最大資料集在處理前容量達到了 45TB，其訓練費用也達到驚人的 1200 萬美元。更大的訓練資料集、更多的模型引數，讓 GPT-3 在自然語言處理模型中一騎絕塵。然而，對於普通開發者來說，想要訓練出一流的語言模型，暫且不說高昂的訓練成本，僅僅在訓練資料集這一步，就會被卡住。因此，Shawn Presser 帶來的資料集無疑解決了這一難題，一些網友表示，這項工作他們節省了巨大的成本。我們目前已經將 books1 資料集搬運至 https://hyper.ai，搜尋關鍵詞「書籍」或「文字」獲取資料集。books3 資料集下載地址：
https://the-eye.eu/public/AI/pile_preliminary_
components/books3.tar.gz
訓練程式碼下載地址：
https://the-eye.eu/public/AI/pile_preliminary_
components/github.tar
reddit 原帖：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ji7y06/p_dataset_of_196640_books_in_plain_text_for/