生成AIおよびエージェントAIの20のオープンソースデータセット

laion-5b：マルチモーダルの巨人

5. LAION-5Bは、マルチモーダルAIの比類のないリソースを提供する大規模なデータセット（58億5,500万億画像テキストペア）です。そのスケールと多様性は、トレーニングの最先端のテキストからイメージモデルをサポートし、システムが言語を視覚コンテンツに効果的に変換できるようにします。

に最適：

link：laion-5b

Coco ms：豊富な注釈付き画像

6. Cocoは、オブジェクトの検出、セグメンテーション、およびキャプションのための詳細な注釈を備えた包括的な画像のコレクションを提供します。 その複雑さは、視覚的なシーンの徹底的な説明を生成し、画像の理解と生成の進歩を促進するためにモデルに挑戦しています。
   に最適：
堅牢なオブジェクトの検出モデルとセグメンテーションモデルの開発、画像キャプションと視覚的説明のトレーニングモデル、およびコンテキスト認識画像合成システムの作成。

link：

に最適：トレーニング汎用画像生成システム、オブジェクトの検出モデルの強化、堅牢な画像認識フレームワークの構築。

link：Open Images Dataset

8. redpajama-1tおよびredpajama-v2：llamaのデータの再現と改良
   Redpajama-1Tは、Llamaの前削減データセットのオープンソースの再現であり、Redpajama-V2は高品質のWebデータと多言語サポートに焦点を当てることでそれを改良します。 どちらも、大規模な言語モデルの事前トレーニングとデータセットキュレーションに貴重なリソースを提供します。

Llamaのトレーニングデータ、オープンソースLLM事前化、および多領域/多言語データセットキュレーションを再現します。 リンク：

9. Openai WebGPTデータセットは、Webと動的に対話するAIエージェントのトレーニングに焦点を当てています。 検索された生成システムを開発するために重要な、現実世界のWebブラウジングインタラクションの人間が注文したデータが含まれています。

>> Webブラウジングと情報検索エージェントのトレーニング、検索された自然言語処理システムの開発、およびWebコンテンツとの対話および理解のAIの能力の向上。

リンク：openai webgptデータセット

Obsidian Agent Dataset：シミュレートされた意思決定

10. Obsidian Agent Datasetは、合成データを使用して、AIエージェントの自律的な意思決定、複雑な計画、意思決定スキルのテストのための環境をシミュレートします。
    に最適：
トレーニング自律的な意思決定モデル、制御環境でのエージェントベースの推論のシミュレーション、複雑なAI計画タスクの合成データの実験。

link：

11. に最適なもの：
    eコマースナビゲーションと製品調査のためのAIエージェントの構築、オンライン買い物客向けの推奨システムの開発、製品の比較と購入決定プロセスの自動化。

WebShop Dataset

Meta EAIデータセット（具体化されたAI）：ロボット工学と家庭用タスク

メタEAIデータセットは、特にロボット工学と家庭用タスクの計画のために、仮想および現実世界の環境と対話するトレーニングAIエージェントをサポートしています。

に最適：>実世界のタスクのためのインタラクティブロボットエージェントのトレーニング、家庭用タスクの計画と実行のシミュレーション、および仮想環境での具体化されたAIアプリケーションの開発。

リンク：Meta EAI Dataset

13. Mujoco：現実的な物理シミュレーション

リアルなロボットシミュレーションのトレーニングモデル、シミュレートされた環境での高度な制御システムの開発、物理ベースのタスクに関するAIアルゴリズムのベンチマーク。

mujoco

ロボットデータセット：Real-World Robotic Data
Roboticsデータセットは、実際のセンサーデータとロボットの相互作用をキャプチャし、具体化されたAI研究のための豊富なコンテキスト情報を提供します。

に最適：

リンク：Robotics Datasets

Atari Games：補強学習ベンチマーク

15. Atari Gamesは、補強学習アルゴリズムのための古典的なベンチマークを提供し、シーケンシャルな意思決定タスクのためのゲーム環境スイートを提供します。

に最適：

atari games

Webがクロールしたインタラクション：実際のユーザーの動作データ

Webクロールされたインタラクションは、オンラインプラットフォームからの大規模なユーザー行動データをキャプチャし、インタラクティブなエージェントのトレーニングと実世界のユーザー行動を理解するための洞察を提供します。

16. に最適：

    >トレーニングインタラクティブエージェントは、実際のユーザーの動作、動的な相互作用データを備えた推奨システムの強化、および会話型AIのエンゲージメントトレンドの分析
に基づいています。

リンク：

17. 理想：

    ベンチマーク常識推論機能、標準化されたテストの質問を処理するためのトレーニングモデル、AIシステムでの問題解決と論理的推論の強化。

リンク：

18. MS MARCO：情報の検索と質問の回答

MS MARCOは、通過ランキング、質問応答、情報検索、トレーニング、検索の高等発電システムの大規模なデータセットです。

に最適：>トレーニング検索された生成（RAG）モデル、高度なパッセージランキングと質問回答システムの開発、および実際のデータを使用した情報検索パイプラインを強化します。

ms marco

Openai Gym：補強学習ツールキット
Openai Gymは、強化学習アルゴリズムを開発およびベンチマークするためのシミュレートされた環境を備えた標準化されたツールキットです。

に最適：

link：openai Gym

概要表 （オリジナルと同様に、データセットを要約するテーブルはここに含まれます。）

結論

議論されたオープンソースのデータセットは、高度な生成およびエージェントAIを開発するための強力な基盤を提供します。 彼らは、さまざまなAIドメインでイノベーションを促進するために必要な規模と多様性を提供します。