多语言数据感觉主要还是fineweb和fineweb2, 其他数据都是主要针对特定语种比较多

101 Billion Arabic Words Dataset

ClusterlabAi/101_billion_arabic_words_dataset
数据主要从e Common Crawl WET 中提取，并采用了创新的技术来进行去重和筛选，主要解决大部分语料是从英语翻译过来的问题。
数据收集 ：

• 时间 ： week 39 of 2021 to week 27 of 2022的时间段内
• 从3000个网站中，筛选出250个阿拉伯网站，
  数据清洗 ：

数据去重 ：
基于minihash的方式对 总文本和段落分别进行去重。
使用了一些专门针对阿拉伯语设计的分词和处理的工具 ： Camel tools library version 1.5.2， Tnkeeh v0.0.9。
最终数据集的情况：

缺陷 ： 没有对伦理、有害、敏感的数据进行去除，大部分依赖URL进行过滤和进行简单的去重操作。

Chinese Tiny LLM: Pretraining a Chinese-Centric Large Language Model
m-a-p/MAP-CC
数据来源 : 包含CC, 学术论文, 百科全书, 书籍.
数据处理流程 :

对于上述的启发式过滤采用了右图办法。附带了一个CHC-Bench，评估在中文上的模型性能。

CroissantLLM: A Truly Bilingual French-English Language Model

（论文提到的Tokenizer也有变化，可以去看一看）
法语数据来源（英语和Code数据来源是公开数据集） ：

• Oscar、mC4等多个网络爬虫项目 + 比利时、瑞士和摩洛哥等非洲国家的主流新闻源

• 法国法律行政数据，5.3B

• 文化数据
  • 古登堡计划（Hart, 1971）截至2023年10月的全部法语公版书籍（3.02亿token）
  • 法国国家图书馆（BnF）的手稿与文档：经OCR处理、公版认证且通过质量筛选（保留2700万token，原始语料大部分因质量剔除）
  • 诗歌网站爬取的法语经典诗歌
  • 高质量语音转文字生成的播客文本（规模有限）
  • OpenSubtitles电影字幕（4180万token）

• 百科全书数据

• 工业数据
  在对于Web Data做了一些数据清洗的工作，对于其他数据没有进行系统的数据清洗