大型语言模型训练数据文法修正数据集-syoh0708

大型语言模型训练数据文法修正数据集-syoh0708

数据来源：互联网公开数据

标签：大型语言模型,文本数据,文法修正,自然语言处理,语言模型训练,文本处理

数据概述： 本数据集包含了两个经过文法修正的大型语言模型（LLM）训练数据集。 数据集一源自Kaggle上的“DAIGT Proper Train Dataset”，数据集二源自Kaggle上的“LLM 7 Prompt Training Dataset”。 原始数据经过了language_tool_python工具的文法检查和修正，旨在提升数据集的质量，减少文法错误，从而提高LLM的训练效果。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下场景：

1. LLM训练： 用于训练或微调大型语言模型，提升模型在文本生成、翻译、摘要等任务上的表现。
2. 文法纠错模型训练： 可用于训练专门的文法纠错模型，提高其纠错准确性。
3. 文本数据预处理： 为其他自然语言处理任务提供高质量的文本数据。
4. 研究： 用于研究文法对LLM性能的影响，以及不同文法修正方法的效果。