GPT的出现带火了大模型，大模型与人工智能，机器学习，深度学习息息相关。可以用于图像识别，语言处理，预测等多个方面。但是，大模型需要大量的数据来进行训练和优化，因此数据的收集和整理是大模型训练中非常重要的一环。
如何收集数据集
1.数据收集方法
确定合适的数据来源，根据训练模型来选择合适的公共数据集，在公开平台上已经公布；
从合作伙伴获取数据集；
通过自己开发的工具进行数据收集；
通过专门的机构购买。
以下是列出了一些公开的数据集网站：
ImageNet：是美国斯坦福的计算机科学家模拟人类的识别系统建立。
MS COCO：微软团队发布的一个图像数据集，收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果，致力于推动场景理解的研究进展。
Google Open Image：谷歌团队发布的数据集。 它包含了190万张图片上600个物体类别的16M个边界框，使其成为现有的最大的带有物体位置注释的数据集。
GitHub（github.com）：虽然是一个软件开发平台，但有许多数据科学家和研究人员共享数据集。
国家网站：国家气象局，农业局，统计局，地震局等等。
数据湖（www.data-lake.org）：是一个汇集了各种公开数据集的平台，涵盖了多个学科领域。
Quandl（www.quandl.com）：一个金融和经济数据的开放平台，提供丰富的金融市场和宏观经济数据集。、
Amazon 公开数据集（registry.opendata.aws）：亚马逊提供的公开数据集存储库，包含各种与亚马逊产品和服务相关的数据。
2.相关技术
爬虫是最常见的方式，通过爬虫可以快速收集相应的数据集。但是要注意不要爬取到未公开不能商用的数据。
如果是企业研发，企业本身就有数据库，可以通过查询企业数据库提取相应的数据。以及相关传感器返回形成的数据集。
3.数据整理方法
得到数据集后，需要对数据进行整理和清洗，从而提高数据质量，增加模型训练效果。
首先需要对数据预处理，包括数据清洗，去重，去噪，以及数据标准化等步骤。去除不需要的数据，修复数据集中的缺失值和错误，处理异常数据和噪声，将数据转换为统一的格式和单位，保证数据质量，避免对模型的干扰，提高模型训练的效率。
在数据整理过程中，为了让模型能够更好的学习理解数据，往往需要为数据添加标签和注释。人工标注是最常见的方法，此外还有使用自动标注技术，通过机器学习算法自动给数据添加标签。
为了便于训练和评估模型，还需要对数据集进行划分，常见的划分方式是通过将数据集划分为训练集，验证集和测试集三个数据集，使用交叉验证来评估模型的性能，通过分层抽样保证每个类别的数据在三个测试集中具有代表性，避免数据偏差。
保障数据集的质量
数据集的质量对于模型训练效果至关重要，因此，在实际工作中，需要评估数据集的质量，确保数据的准确性，一致性和完整性。另外数据集和数据库一样，需要更新和维护，保证数据集中的数据具有良好的时效性，便于不同版本的记录。
想要多收集数据，首先把自己拥有的数据集分享出去，这样才能得到别人分享给你的，也是一种互惠互利的方式，从而形成共享的数据平台。
总结
在大模型的数据收集过程中我们总会遇到一些问题，不知道去哪里找到数据集，怎么分辨哪些是可以使用的数据，怎么管理数据等等。我们可以通过有目的地选取数据源，和专业的人机构合作，不断优化数据收集的工作，从而一步步将大模型训练完成。未来我们也将会依靠数据集训练的大模型完成很多工作，相关研究会越来越成熟。