大模型数据集种类主要分为以下五类，涵盖不同领域和应用场景：

1. 多模态数据集

   整合文本、图像、音频、视频等多种形式的数据，支持跨模态学习。例如，ChatLaw系列模型结合法律文本与案例数据，LaWGPT通过中文法律语料增强语义理解。

2. 法律领域数据集

   专为法律推理设计，如：

   • ChatLaw ：基于93万判决案例，支持法条匹配和逻辑推理；

   • LexiLaw ：通过中文法律语料预训练，提供法律咨询和案例解析功能。

3. 数学推理数据集

   以"Chain of Thought"推理方式为核心，如：

   • NuminaMath CoT ：包含86万个数学问题，覆盖高中至国际竞赛题目，适合逻辑推理建模；

   • GSM8K ：8k级应用题数据集，侧重小学至中学数学应用题。

4. 通用语言与知识基准

   • MMLU ：覆盖57个学科（如数学、历史、法律），评估零-shot和few-shot能力；

   • CMMLU ：中文多模态基准，包含67个主题，适用于中文大模型评估。

5. 自监督与无监督学习数据

   包括未标注文本、图像等，用于预训练模型底层特征。例如，Pile数据集通过22个子集（如Wikipedia、ArXiv）提供多样化文本资源。

总结 ：大模型数据集种类多样，需根据任务需求选择合适类型。法律、数学领域数据集侧重专业推理，而通用基准和多模态数据集则支持广泛场景应用。