大型语言模型 (LLM) 是提高运营效率和推动创新的强大工具。NVIDIA NeMo 微服务 旨在简化构建和部署模型的流程。构建任何 LLM 系统的关键步骤是整理用于训练或自定义模型的令牌数据集。 但是，整理合适的数据集是一项具有挑战性的任务。数据的多样性、相关性和质量都是影响模型良好运行能力的因素。数据还应该遵守数据保护法规，并尊重个人的隐私。 本文将探讨 NVIDIA NeMo Curator 框架 的最新更新。该框架最近推出，旨在简化数据管护流程，为企业级采用生成式 AI 提供基础。 NeMo Curator 支持模型预训练的数据管护，并基于以下关键支柱进行设计：性能、可扩展性和可定制性。 它可以跨数千个计算核心无缝扩展，并使用高度优化的 CUDA 内核轻松执行各种数据采集、预处理和清理任务，使企业开发者能够专注于解决问题。
这是一个从 https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/scale-and-curate-high-quality-datasets-for-llm-training-with-nemo-curator/ 下的原始话题分离的讨论话题