数据规模
GPT-1：训练数据规模相对较小，主要基于 BooksCorpus 数据集等，包含了超过 7000 本不同体裁的未出版书籍，这些数据为模型初步学习语言知识和语义理解提供了基础 。
GPT-2：训练数据量较 GPT-1 有大幅增加，达到了 40GB 左右，数据来源更为广泛，涵盖了新闻文章、小说、博客等多种文本类型，使其能够学习到更丰富的语言表达和语义关系，从而在语言生成任务中表现出更好的性能。
GPT-3：使用了约 2T 的数据进行训练，数据来源包括互联网上的海量文本、书籍、新闻文章、维基百科等，庞大的数据量使得模型能够学习到更广泛的知识和语言模式，具备了更强的语言理解和生成能力.
GPT-4：训练数据量进一步增大到 12T-20T 左右，除了文本数据外，还可能包含了一定的图像等多模态数据，以支持其在多模态任务上的性能提升，如图片识别、图文数据综合处理等.
数据类型
文本数据：是 GPT 系列模型的主要数据来源，包括各种领域的文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体帖子等。这些文本数据涵盖了丰富的语言表达方式、语义信息和知识内容，有助于模型学习语言的语法、语义、逻辑关系以及不同领域的专业知识，从而能够生成高质量、多样化的文本回复 。
代码数据：为了提高模型在编程相关任务中的表现，如代码生成、代码解释等，GPT 系列模型在训练过程中也可能融入了大量的代码数据。代码数据具有严谨的语法结构和逻辑关系，能够帮助模型学习编程规范、算法逻辑和代码语义，从而更好地理解和生成与编程相关的文本内容。
多模态数据：从 GPT-4 开始，模型逐渐引入了多模态数据，如图片、音频等。多模态数据的加入使得模型能够学习到不同模态之间的关联和对应关系，进一步提升了其对现实世界的理解和表达能力，能够更好地处理涉及多模态信息的任务，例如根据图片内容生成文字描述或根据文字指令生成相应的图像等 。
数据预处理
清洗和筛选：在收集到大量的原始数据后，需要对数据进行清洗和筛选，去除其中的噪声数据、重复数据、错误数据以及不相关的数据。例如，去除网页中的广告、导航栏等无关信息，纠正文本中的错别字和语法错误，筛选出与训练目标相关度较高的数据，以提高数据的质量和有效性。
分词和标记化：将文本数据进行分词和标记化处理，将连续的文本转换为一个个离散的单词或子词单元，并为每个单元分配一个唯一的标记。这样可以方便模型对文本进行处理和学习，同时也有助于减少词汇表的大小，提高模型的训练效率。
数据增强：通过对现有数据进行一些变换和扩充操作，增加数据的多样性和丰富度。例如，对文本进行随机替换、插入、删除单词等操作，或者对图像进行旋转、翻转、裁剪等变换，生成新的训练数据，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。
数据质量的重要性
高质量的数据是保证 GPT 系列模型性能的关键因素之一。准确、全面、具有代表性的数据能够使模型学习到更准确的语言知识和语义关系，从而生成更合理、更符合逻辑的文本回复.
数据的质量还直接影响到模型的泛化能力，即模型在面对未见过的数据时的表现。如果训练数据存在偏差或不完整，模型可能会在某些特定领域或场景下表现不佳，无法很好地推广到其他情况。
