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国产大模型时代，高质量、开源、可信数据的重要性不言而喻，但它的稀缺性也是 AI 同行有目共睹的。
为了改变这一现状，OpenDataLab 联合大模型语料数据联盟构建了“书生·万卷”数据集，旨在为学术界及产业界提供更符合主流中文价值对齐的高质量大模型多模态预训练语料。雷峰网(公众号：雷峰网)了解到，“书生·万卷” 1.0 版本已经于8 月14日正式发布。
书生·万卷1.0 是书生·万卷多模态语料库的首个开源版本，包含文本数据集、图文数据集、视频数据集三部分，数据总量超过2TB。基于大模型数据联盟构建的语料库，上海AI实验室对其中部分数据进行细粒度清洗、去重以及价值对齐，形成了书生·万卷1.0，具备多元融合、精细处理、价值对齐、易用高效等四大特征。
多元融合方面，书生·万卷1.0包含文本、图文、视频等多模态数据，范围覆盖科技、文学、媒体、教育、法律等多个领域，在训练提升模型知识含量、逻辑推理和泛化能力方面具有显著效果。
精细处理方面，书生·万卷1.0经历了语言甄别、正文抽取、格式标准化、基于规则及模型的数据过滤与清洗、多尺度去重、数据质量评估等精细化数据处理环节，因而能更好地适配后续的模型训练需求。
价值对齐方面，研究人员在书生·万卷1.0的构建过程中，着眼于内容与中文主流价值观的对齐，通过算法与人工评估结合的方式，提升了语料的纯净度。
易用高效方面，研究人员在书生·万卷1.0采用统一格式，并提供详细的字段说明和工具指导，使其兼顾了易用性和效率，可快速应用于语言、多模态等大模型训练。
目前，书生·万卷1.0已被应用于书生·多模态、书生·浦语大模型的训练。通过对高质量语料的“消化”，书生系列模型在语义理解、知识问答、视觉理解、视觉问答等各类生成式任务都表现出不错的性能。
据了解，书生·万卷文本数据集1.0 由来自网页、百科、书籍、专利、教材、考题等不同来源的清洗后预训练语料组成，数据总量超过5亿个文档，数据大小超过1TB。该语料将html、text、pdf、epub等多种格式的数据统一处理为字段统一的jsonl格式，并经过细粒度的清洗、去重、价值对齐，从而形成一份安全可信、高质量的预训练语料。
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