1 月 13 日消息，据英伟达官方博客，英伟达宣布推出一款名为 Nemotron-CC 的大型英文 AI 训练数据库，总计包含 6.3 万亿个 Token，其中 1.9 万亿为合成数据。英伟达声称该训练数据库可以帮助为学术界和企业界进一步推动大语言模型的训练过程。

目前，业界各类 AI 模型的具体性能主要取决于相应模型的训练数据。然而现有公开数据库在规模和质量上往往存在局限性，英伟达称 Nemotron-CC 的出现正是为了解决这一瓶颈，该训练数据库 6.3 万亿 Token 的规模内含大量经过验证的高质量数据，号称是 " 训练大型语言模型的理想素材 "。

数据来源方面，Nemotron-CC 基于 Common Crawl 网站数据构建，并在经过严格的数据处理流程后，提取而成高质量子集 Nemotron-CC-HQ。

在性能方面，英伟达称与目前业界领先的公开英文训练数据库 DCLM（Deep Common Crawl Language Model）相比，使用 Nemotron-CC-HQ 训练的模型在 MMLU（Massive Multitask Language Understanding）基准测试中的分数提高了 5.6 分。

进一步测试显示，使用 Nemotron-CC 训练的 80 亿参数模型在 MMLU 基准测试中分数提升 5 分，在 ARC-Challenge 基准测试中提升 3.1 分，并在 10 项不同任务的平均表现中提高 0.5 分，超越了基于 Llama 3 训练数据集开发的 Llama 3.1 8B 模型。

英伟达官方表示，Nemotron-CC 的开发过程中使用了模型分类器、合成数据重述（Rephrasing）等技术，最大限度地保证了数据的高质量和多样性。同时他们还针对特定高质量数据降低了传统的启发式过滤器处理权重，从而进一步提高了数据库高质量 Token 的数量，并避免对模型精确度造成损害。

英伟达已将 Nemotron-CC 训练数据库已在 Common Crawl 网站上公开（点此访问），英伟达称相关文档文件将在稍晚时候于该公司的 GitHub 页中公布。