FinePDFs：3万亿令牌打造PDF语言训练库
【免费下载链接】finepdfs项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HuggingFaceFW/finepdfs
导语
Hugging Face推出FinePDFs——全球最大的PDF专用语言训练库，包含3万亿令牌和4.75亿份文档，覆盖1733种语言，为大模型处理复杂文档提供了突破性解决方案。
行业现状
随着大语言模型技术的快速发展，训练数据的质量和多样性成为提升模型能力的关键瓶颈。目前主流训练数据主要来源于网页文本，虽数量庞大但存在质量参差不齐、格式单一等问题。PDF作为承载专业知识的重要载体，包含学术论文、法律文件、技术手册等高质量内容，却因提取难度大、格式复杂等原因长期被忽视。据行业研究显示，PDF文档占全球数字内容的35%以上，其中蕴含的专业知识对提升模型的专业领域能力具有不可替代的价值。
产品/模型亮点
规模与覆盖
FinePDFs数据集规模达到3万亿令牌，相当于4.75亿份PDF文档，总存储空间约3.65TB。其语言覆盖极为广泛，包含1733种语言-脚本组合，其中978种语言拥有超过100万令牌，66种语言超过10亿令牌。英语（eng_Latn）作为主要语言，贡献了11900亿令牌，占总量的40.8%，其次是西班牙语（2170亿）、德语（1775亿）和法语（1652亿）。
数据质量与处理
该数据集采用先进的PDF处理 pipeline，结合Docling文本提取和RolmOCR图像识别技术，针对不同类型PDF文档采用差异化处理策略：
- 数字原生PDF：使用Docling进行高效文本提取，保留原始格式和表格结构
- 扫描版PDF：通过RolmOCR进行图像识别，确保内容可访问性
- 残缺PDF：从互联网重新获取完整版本，提高数据完整性
处理流程还包括多阶段去重、语言识别、PII匿名化等步骤，确保数据质量同时保护隐私。特别值得一提的是，该数据集采用每页语言识别技术，能有效处理多语言混合文档，为跨语言模型训练提供支持。
应用场景
FinePDFs的应用价值体现在多个领域：
- 学术研究：提供海量学术论文训练数据，提升模型处理科研文献的能力
- 法律AI：法律文档专用训练，增强合同分析、条款提取等专业能力
- 企业知识库：企业内部文档处理，优化知识管理系统
- 多语言支持：支持低资源语言模型开发，促进语言多样性保护
行业影响
FinePDFs的发布标志着大模型训练数据从通用网页文本向专业文档领域的重要拓展。实验数据显示，将FinePDFs与传统网页数据集混合使用时，模型性能有显著提升，尤其在表格理解、长文档处理等任务上表现突出。推荐将PDF数据占比控制在总训练数据的25%以下，可获得最佳效果。
该数据集的开源特性（ODC-By 1.0协议）降低了中小企业和研究机构的准入门槛，推动大模型技术向更多专业领域渗透。随着处理技术的成熟，未来可能会有更多专业格式文档（如CAD图纸、医学影像报告）被纳入训练数据体系，进一步拓展AI的应用边界。
结论/前瞻
FinePDFs通过系统化处理和开放共享，释放了PDF文档中蕴含的巨大价值，为大模型性能提升提供了新的增长点。其创新的数据处理方法和多语言支持，不仅解决了当前训练数据同质化问题，也为低资源语言模型开发提供了宝贵资源。
【免费下载链接】finepdfs项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HuggingFaceFW/finepdfs
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
