SummFlow 2026-05-24 Hugging Face

allenai / dolma

包含3万亿token的英文语料,用于语言模型预训练研究。

6.1 TB

  • >1T
  • 文本生成
  • odc-by · 可商用

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社区实测

社区认可其作为当时最大规模开放预训练语料的研究价值,但 AI2 Impact License 并非标准开放许可,实际开放性存在争议

  • 提供了可公开获取的大规模预训练语料,使研究者能间接研究甚至审查闭源模型的训练数据构成
  • 提供多版本发布(v1.5/v1.7),支持训练可复现性
  • 采用 AI2 Impact License 而非标准开放许可(如 CC),商用存在限制
  • v1.7 版本(4.5TB)相比 v1.5(6.4TB)数据量大幅缩减,部分数据被移除

截至 2026-06-20

databricks / databricks-dolly-15k

Databricks员工生成的指令跟随数据,覆盖多种任务类别。

1.5万行 · 267 MB

  • 文本
  • 问答
  • 摘要
  • cc-by-sa-3.0 · 可商用

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社区实测

首个开源可商用的真人标注指令数据集,开创性意义大于实用价值,当前已被更大规模数据集替代

  • 提供了首个开源、可商用的真人标注指令微调数据集,填补了空白
  • 验证了用高质量指令数据在单机上数小时内即可让旧模型获得 ChatGPT 式交互能力
  • 原始数据存在 PII、毒性内容、非正式语言等质量问题,社区已有 Cleanlab 清洗版
  • 数据量仅 15k 条,已被后续更大规模指令数据集超越,社区质疑其当前实用价值

截至 2026-06-20

  • py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("databricks/databricks-dolly-15k")

Nerfgun3 / bad_prompt

用于Stable Diffusion的负向提示嵌入向量。

1 行 · 14 MB

  • 图像
  • creativeml-openrail-m · 可商用

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社区实测

社区将其作为负向提示词的快捷嵌入使用,能简化负面 prompt 编写,但存在兼容性报错和版本选择困惑。

  • 将常用的负向提示词骨架训练为单一嵌入,省去每次手写长负面 prompt 的麻烦
  • 配合权重使用(如 0.7–0.8)可提升出图质量
  • 与某些环境组合时触发 torch.cuda.HalfTensor 类型不匹配的 RuntimeError
  • bad_prompt_v2 与 bad_prompt_version2 名称混淆,二者对出图的影响程度不同
  • 嵌入会改变画面风格(artstyle),非所有场景适用

截至 2026-06-20

  • py from datasets import load_dataset ds = load_dataset("Nerfgun3/bad_prompt")