CCI 3.0 是智源研究院发布的 1000 GB 级、经多维清洗与高质量标注的中文超大规模互联网语料库，为中文大模型与 NLP 研究提供“燃料”。
1 主要功能
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提供 1000 GB 原始语料与 498 GB 高质量子集（CCI 3.0-HQ），覆盖 2.68 亿网页，含新闻、社交媒体、博客等 20 余家数据源。
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完成语法、句法、教育程度、领域等 10 + 维度精细标注，可直接用于监督微调、继续预训练、指令对齐等任务。
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内置基于 70 B 模型自动打标 + 小尺寸质量模型筛选的 HQ 数据，显著降低二次清洗成本。
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支持 Flopsera、Hugging Face、DataHub 一键下载，提供完整数据卡片与开源协议。
2 技术原理
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采用“规则 + 大模型”双轮清洗：规则层做关键词、垃圾信息、广告、隐私过滤；模型层用 70 B 大模型对文本质量、知识密度打分。
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多级去重：数据集内部 SimHash 去重、跨数据集 MinHash 去重，确保唯一性。
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质量打分模型：先用大模型标注 百万级样本，蒸馏出 1.5 B 小模型，实现高速质量打分，筛选出 HQ 子集。
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安全合规：内置敏感词表 + 隐私实体识别，自动剔除身份证号、手机号、地址等敏感片段。
3 应用场景
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大模型预训练：为百亿 / 千亿参数中文模型提供持续预训练语料，提升中文理解与生成能力。
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垂直领域微调：基于 HQ 子集快速蒸馏法律、医疗、金融等专用模型。
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内容推荐：训练用户兴趣模型，实现短视频、新闻、商品个性化召回。
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知识图谱：抽取实体关系，扩充搜索引擎与智能助手知识库。
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传统 NLP 任务：文本分类、情感分析、摘要、问答系统基准测试。
4 使用方法
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步骤 1：访问 Flopsera / Hugging Face 搜索“CCI-3.0”，阅读数据卡片。
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步骤 2：根据硬盘与带宽选择完整版（1000 GB）或 HQ 子集（498 GB）下载。
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步骤 3：使用官方提供的预处理脚本（基于 Spark）做二次过滤，或直接用 HQ 子集开始训练。
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步骤 4：加载到 Transformers、DeepSpeed、Megatron-LM 等框架，继续预训练或指令微调。
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步骤 5：在模型卡片中引用“CCI 3.0”并链接开源协议，符合共建共享要求。
5 适用人群
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中文大模型预训练团队
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高校与研究机构 NLP 实验室
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企业 AI 部门（搜索、推荐、对话）
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数据标注与知识图谱公司
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算法竞赛与基准测试组织者
6 优缺点
优点
优点
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规模宏大：1000 GB 量级，目前公开最大的中文互联网语料之一。
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质量可控：HQ 子集经大模型自动标注 + 小模型筛选，训练效果优于同类开源语料。
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多维标注：10 + 维度标签，支持细粒度采样与任务定制。
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获取便捷：多平台托管，完全开源，协议宽松（CC-BY-4.0）。
缺点
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仍含噪声：原始 1000 GB 语料需二次清洗，直接使用可能引入偏见与错误。
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领域倾斜：社交媒体与新闻占比高，科技、医疗等垂直领域密度不足。
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隐私风险：虽已过滤，但互联网原始数据可能存在遗漏，需用户二次脱敏。
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硬件门槛：完整版下载与处理需要 PB 级存储与 Spark 集群，对小团队不友好。
中文语料库、大模型训练、自然语言处理、数据开源、知识图谱、内容推荐
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