随着最近这些年来基于统计机器学习的自然语言处理的算法的发展，以及信息检索研究的需求，特别是近年来深度学习和预训练语言模型的研究以及国内国外许多大模型的开源，研究人员们构建了多种大规模开源数据集，涵盖了网页、图片、论文、百科等多个领域。在构建大语言模型时，数据的质量和多样性对于提高模型的性能至关重要‘同时，为了推动大模型的语言的研究和应用，学术界和工业界也开放了多个针对大语言模型的开源数据集，本篇文章将介绍典型的开源数据集集合。
有时您会发现一些通过改进代码从而让操作变得更轻松的小技巧和窍门，比如更好的可维护性和效率。本文概述了一个技巧，尽管需要一些额外的想法来实现，但使用这一技巧可以改进机器学习模型并获得更好结果。这就是本文我会向您介绍的机器学习中的堆叠。使用您自己的模型，学习如何将堆叠应用于您自己的数据集。
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