今日arXiv最热大模型论文：Dataverse，针对大模型的开源ETL工具，数据清洗不再难！

AIGC动态欢迎阅读

原标题：今日arXiv最热大模型论文：Dataverse，针对大模型的开源ETL工具，数据清洗不再难！
关键字：数据,数据处理,管道,用户,偏见
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：11104字

内容摘要：

夕小瑶科技说 原创作者 | 松果
引言：大数据时代下的ETL挑战随着大数据时代的到来，数据处理的规模和复杂性不断增加，尤其是在大语言模型（LLMs）的开发中，对海量数据的需求呈指数级增长。这种所谓的“规模化法则”表明，LLM的性能与数据规模直接相关。因此，为了进一步推动LLM的发展，需要更复杂的数据处理管道，即使是简单的操作也需要针对大规模数据处理进行优化。分布式系统和技术如Spark和Slurm已成为处理这些大规模数据工作负载的关键。
然而，现有的基于分布式系统的开源数据处理工具要么缺乏易于定制的支持，要么缺少多样化的操作。这迫使研究人员不得不经历陡峭的学习曲线，或者从不同来源拼凑工具，这阻碍了效率和用户体验。
为了应对这些限制，本篇研究提出了Dataverse，这是一个统一的开源ETL（提取、转换、加载）管道，具有用户友好的设计，使定制变得简单。Dataverse的设计原则是最小化复杂的继承结构，从而方便添加自定义数据操作。
论文标题:
Dataverse: Open-Source ETL (Extract, Transform, Load) Pipeline for Large

原文链接：今日arXiv最热大模型论文：Dataverse，针对大模型的开源ETL工具，数据清洗不再难！

联系作者

文章来源：夕小瑶科技说
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者简介：专业、有趣、深度价值导向的科技媒体。聚集30万AI工程师、研究员，覆盖500多家海内外机构投资人，互联网大厂中高管和AI公司创始人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189