Meta AI开源的大羊驼LLaMA模型彻底点燃了开源社区的热情，并在此基础上相继开发出了各种类ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。

(资料图片仅供参考)

但Meta只是开源了LLaMA的权重，训练用到的数据集并没有开源出来，对于那些想从头开始训练LLaMA的从业者来说，目前还没有开源方案。

最近，由Ontocord.AI，苏黎世联邦理工学院DS3Lab，斯坦福CRFM，斯坦福Hazy Research 和蒙特利尔学习算法研究所的宣布开启 「红睡衣」（RedPajama）计划 ，旨在生成 可复现、完全开放、最先进的语言模型 ，即从零一直开源到ChatGPT！

下载地址：

https://huggingface.co/datasets/togethercomputer/RedPajama-Data-1T

预处理仓库： https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data

「红睡衣」开源计划总共包括三部分：

1. 高质量、大规模、高覆盖度的预训练数据集；

2. 在预训练数据集上训练出的基础模型；

3. 指令调优数据集和模型，比基本模型更安全、可靠。

目前红睡衣计划中的第一部分，即预训练数据集RedPajama-Data-1T已开源，包括七个子集，经过预处理后得到的token数量大致可以匹配Meta在原始LLaMA论文中报告的数量，并且数据预处理相关脚本也已开源。

完整的RedPajama-Data-1T数据集需要的存储容量为压缩后3TB，解压后5TB，有条件、有网速的小伙伴可以开始搞起来了！

目前开发团队正在橡树岭领导计算设施(OLCF)的支持下开始训练模型，预计几周后即可开源。

通过OpenChatKit，研究人员已经收到了数十万条高质量的自然用户指令，将用于发布 RedPajama 模型的指令优化版本。

复刻LLaMA

2023年2月27日，Meta推出LLaMa并发布了相关论文。

论文链接： https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf

LLaMa实际上是一组基础语言模型的统称，其参数范围从70亿到650亿不等，其中 LLaMA-13B（130亿参数）版本甚至在大多数基准测试中都优于1750亿参数的GPT-3 ；最大的LLaMA-65B和Chinchilla-70B和PaLM-540B相比也不落下风。

和之前的大模型不同的是，LLaMa 完全使用「公开数据集」 就达到了SOTA，并不存在其他模型中「不可告人」的秘密，无需使用专用或只存在于虚空中的数据集。

具体使用的数据集和预处理操作如下。

English CommonCrawl-占比67%

使用CCNet pipeline对五个CommonCrawl dumps（2017-2020年）进行预处理，删除重复的行，并用fastText线性分类器进行语言分类，去除非英语页面，并用ngram语言模型过滤低质量内容。

还训练了一个线性模型来对维基百科中用作参考文献的页面与随机采样的页面进行分类，并去除未被分类为参考文献的页面。

C4-占比15%

在探索实验中，研究人员观察到使用多样化的预处理CommonCrawl数据集可以提高性能，所以将公开的C4数据集纳入我们的数据。

C4的预处理也包含重复数据删除和语言识别步骤：与CCNet的主要区别是质量过滤，主要依靠启发式方法，如是否存在标点符号，以及网页中的单词和句子数量。

Github-占比4.5%

使用谷歌BigQuery上的GitHub公共数据集，只保留在Apache、BSD和MIT许可下发布的项目。

然后用基于行长或字母数字字符比例的启发式方法过滤了低质量的文件，并用正则表达式删除了HTML boilerplate（如