数据集
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BERT base uncased是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言建模和下一句预测两个自监督任务，在大规模英文语料上学习到了丰富的语言表示。该模型不区分大小写，拥有约1.1亿参数，适用于多种自然语言处理下游任务的微调，如文本分类、问答和命名实体识别等。
这是一个高质量的中文预训练语料数据集，专门面向教育领域，包含约9000万条经过严格筛选的文本，总数据量约300GB。该数据集采用类似Fineweb-Edu的构建方法：先利用评分模型评估样本的教育价值，再训练BERT模型对原始数据进行打分，仅保留评分高于4的数据，最后通过MinHash算法进行去重，确保内容质量高、多样性强且无冗余。它适用于中文自然语言处理中的文本生成等任务，尤其适合教育场景下的模型训练和微调。
这是一个中文Text2SQL训练数据集，包含500条训练样本和100条测试样本，可用于训练和评估表格问答预训练模型。数据集支持中文，覆盖通用领域，能够帮助模型理解自然语言问题并生成对应的SQL查询语句。
Fineweb-Edu-Chinese-V2.2
已完整同步
Chinese Fineweb-Edu 数据集 V2.2 是一个面向中文教育领域的高质量数据集，覆盖从预训练到监督微调（SFT）的完整流程。该版本基于 DeepSeek V3.2 模型，从顶尖质量语料中提取了 143 万条高质量问答对，专为后训练阶段设计。数据集包含 SFT 问答、SFT 上下文和预训练等多种配置，旨在解决中文开源社区中优质教育语料稀缺的问题，助力提升模型在教育场景下的表现。
Fun-CosyVoice 3.0 是一个基于大语言模型的先进文本转语音（TTS）系统，在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上均超越前代。它支持9种常见语言（中、英、日、韩、德、西、法、意、俄）以及18种以上中文方言/口音，同时具备跨语言零样本语音克隆能力。系统还提供发音修复、文本标准化、低延迟流式输出和指令控制（如语言、情感、语速、音量）等实用功能，适合生产环境使用。