Коротко: есть два пути — взять большой общий корпус для предобучения (Wikipedia, CommonCrawl/OSCAR/CC-100, The Pile, C4 и т.п.) и отдельно — готовые наборы с train/val/test для валидации и финального теста (GLUE/SuperGLUE, SQuAD/NQ, MMLU, BioASQ/MedQA для медицины, COLIEE/CaseLaw для права и т.д.). Удобнее всего искать и скачивать такие датасеты через Hugging Face Datasets и через ссылки проектов (см. список ниже). Если уточните язык и предметную область, подскажу конкретные наборы и примерный объём.
Где искать (универсальные источники)
- Hugging Face Datasets — большой каталог датасетов, большинство с готовыми train/validation/test-сплитами и документацией:
https://huggingface.co/datasets
- The Pile — сборник корпусных и тематических подкорпусов (научные статьи, форумы, книги и т.д.), есть описания и split’ы:
https://pile.eleuther.ai/
- Common Crawl / CCNet / OSCAR / CC-100 — веб-корпусы для множества языков:
https://commoncrawl.org/
https://data.statmt.org/cc-100/
https://oscar-corpus.com/
- Wikimedia (дампы Википедии) — чистый тематический текст:
https://dumps.wikimedia.org/
- C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) — чистый англ. web-corpus (TensorFlow Datasets/BigQuery-версия):
https://github.com/google-research-datasets/c4
- S2ORC / arXiv / PubMed Central — научные тексты (если нужна научная/медицинская область):
https://github.com/allenai/s2orc
Готовые бенчмарки / валидационные наборы (часто с тестовой «скрытой» частью)
- GLUE / SuperGLUE — классические NLP‑бенчмарки (много задач: классификация, QA, inference):
https://gluebenchmark.com/, https://super.gluebenchmark.com/
- SQuAD (QA) — train/validation и публичный тест:
https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
- Natural Questions (NQ), TriviaQA, HotpotQA — большие QA-наборы:
https://ai.google.com/research/NaturalQuestions
- MMLU (Massive Multitask Language Understanding) — много предметных задач (хорош для оценки «понимания»):
https://github.com/hendrycks/test
- BIG-Bench — широкий набор задач (часть задач с закрытым тестом):
https://github.com/google/BIG-bench
- HumanEval / CodeSearchNet — если ваша область — код:
https://github.com/openai/human-eval, https://github.com/github/CodeSearchNet
- BioASQ / MedQA / PubMed QA — для медицины/биоинформатики (есть валидация/оценка):
http://bioasq.org/, https://github.com/abachaa/MedQA
- COLIEE / CaseLaw / LEDGAR — юридические датасеты и конкурсы:
https://sites.google.com/site/coliee2021/ (COLIEE), LEDGAR на Hugging Face
Русскоязычные ресурсы (если вам нужен русский)
- Taiga Corpus — открытые русскоязычные корпуса (вики, новости, книги, форумы):
https://github.com/taiga-data/taiga
- дампы русской Википедии — через Wikimedia
- OSCAR/CC-100 имеют и русскую часть
- На Hugging Face можно найти русскоязычные бенчмарки (SberQuAD и т.п.) — ищите по языку "ru"
Практические рекомендации для вашей цели (маленькая LLM ≈ 16 МБ и предотвращение переобучения)
1. Нужен большой корпус по объёму: для маленькой модели хватит гораздо меньше, чем для гигантских — но для избежания overfitting цельтесь в набор текста, который по объёму как минимум в 10–100× больше «вместимости модели» в токенах. Практически: собирайте сотни мегабайт — несколько десятков миллионов токенов (точный ориентир зависит от архитектуры).
2. Разделение данных:
- Отдельный train/validation/test — validation для ранней остановки и подбора гиперпараметров, тест — только для финальной оценки.
- Желательно иметь внешнюю («out‑of‑domain») тестовую выборку из соседней, но не идентичной поддомены, чтобы проверить робастность.
3. Используйте готовые бенчмарки (GLUE, SQuAD, MMLU и профилированные доменные оценки) как внешние тесты — лучше, если тест скрыт/не использован в оптимизации модели (leaderboard-style).
4. Предобработка и токенизация:
- Тренируйте собственный токенизатор (SentencePiece/BPE) на вашем корпусе — особенно важно при нестандартной архитектуре.
- Сохраняйте и резервируйте raw-текст и предтокенизированные версии для экспериментов.
5. Регуляризация и методы против переобучения:
- Early stopping по валидации, weight decay, dropout (если применимо).
- Data augmentation (парафразирование, back-translation) для малого корпуса.
- Knowledge distillation: обучите маленькую модель на ответах/предсказаниях большой (teacher) модели, чтобы повысить обобщающую способность.
- Fine-tune на domain-specific data, предварительно предобучив на большом общем корпусе.
6. Оценка «понимания»:
- Помимо автоматических метрик (F1, EM, accuracy), сделайте ручную выборку и стресс‑тесты (adversarial examples, paraphrase, counterfactuals).
- Используйте скрытые тесты/соревнования (COLIEE, BioASQ, SuperGLUE) для честной оценки.
7. Лицензии и этика:
- Проверяйте лицензии исходных данных, особенно если модель будет коммерческой.
- Удаляйте личные/чувствительные данные и проверьте на токсичность/предвзятость.
Полезные конкретные ссылки (сокращённо)
- Hugging Face Datasets: https://huggingface.co/datasets
- Common Crawl: https://commoncrawl.org/
- OSCAR / CC-100: https://oscar-corpus.com/, https://data.statmt.org/cc-100/
- The Pile: https://pile.eleuther.ai/
- C4: https://github.com/google-research-datasets/c4
- SQuAD: https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/
- MMLU repo: https://github.com/hendrycks/test
- BIG-Bench: https://github.com/google/BIG-bench
- BioASQ: http://bioasq.org/
- Taiga (RU): https://github.com/taiga-data/taiga
Если хотите, могу:
- Подобрать 3–5 готовых датасетов для конкретной предметной области (укажите язык и тему).
- Подготовить примерный пайплайн загрузки/очистки/токенизации и split’ов под вашу нестандартную архитектуру.
- Оценить, какой объём данных нужен с прикидкой под вашу модель (укажите примерное число параметров или уточните, что именно означает 16 МБ).
Напишите, пожалуйста: язык, предметная область и какие типы задач (QA, классификация, генерация, извлечение фактов) вы хотите проверить — и я составлю конкретный план и список датасетов с ссылками и рекомендациями по объёму.