中文简介
jobs-git/HPLT2.0_cleaned 是 jobs-git 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 66fe8f0134f3，同步到 99468 个文件，文件元数据合计 1.70 TB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc0-1.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 jobs-git/HPLT2.0_cleaned 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
jobs-git/HPLT2.0_cleaned 是 jobs-git 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 66fe8f0134f3，同步到 99468 个文件，文件元数据合计 1.70 TB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc0-1.0”。
【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于文本生成与推理相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。
【版本与规格】
固定版本：66fe8f0134f3。 任务标签：文本生成与推理。 语言字段：ace, af, als, am, ar, as, ast, awa, ayr, azb, azj, ba, bm, ban, be, bem, bn, bho, bjn, bo, bs, bug, bg, ca, ceb, cs, cjk, ckb, crh, cy, da, de, dik, dyu, dz, el, en, eo, et, eu, ee, fo, fj, fi, fon, fr, fur, fuv, gaz, gd, ga, gl, gn, gu, ht, ha, he, hi, hne, hr, hu, hy, ig, ilo, id, is, it, jv, ja, 。 规模分类：n>1T。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-07。
【文件信息】
上游 API 返回 99468 个文件，文件元数据合计 1.70 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 99 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：als_Latn/train-00000-of-00042.parquet（505.72 MB）；ara_Arab_1/train-00008-of-00112.parquet（454.52 MB）；ara_Arab_1/train-00010-of-00112.parquet（448.01 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 1.70 TB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 2.04 TB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。
【使用边界】
许可证显示为“cc0-1.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
This is a large-scale collection of web-crawled documents in 191 world languages, produced by the HPLT project. The source of the data is mostly Internet Archive with some additions from Common Crawl. For a detailed description of the dataset, please refer to https://hplt-project.org/datasets/v2.0 The Cleaned variant of HPLT Datasets v2.0** This is the variant of the HPLT Datasets v2.0 converted to the Parquet format semi-automatically when being uploaded here. The original JSONL files (which take ~4x fewer disk space than this HF version) and the larger non-cleaned version can be found at https://hplt-project.org/datasets/v2.0. Dataset Performance** External Evaluation*** The HuggingFace team has compared the utility of various multilingual corpora for training large language models in their FineWeb2 initiative. They found that the HPLT v2 datasets are next to their FineWeb 2, on par with the CulturaX dataset as shown in this figure produced by HuggingFace: This is a massive improvement compared to the HPLT v1 datasets, as can be seen on the plot above. In fact, it’s even better: if one looks at the language-specific results, it becomes clear that on Arabic, Hindi, Russian, Thai and Turkish (5 out of 9 languages HuggingFace evaluated on), HPLT v2 is on par or better than FineWeb 2. The average score is lower mostly because of Chinese, so we have some work ahead for this language! Note that the source of the FineWeb 2 (and CulturaX) data is exclusively CommonCrawl, while the HPLT datasets are to a large extent composed of Internet Archive crawls. Thus, **FineWeb 2 and HPLTv2 are complementary to each other and should be used together**. Internal Evaluation*** We also conducted FineWeb-style evaluations within the HPLT project, for now limited to English. It confirmed the findings of HuggingFace in that HPLT v2 datasets are of much better quality than HPLT v1.2 data, which was released almost a year ago. We replicated the FineWeb evaluation setting, training large la
适用场景
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于文本生成与推理相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。
规模与格式
固定版本：66fe8f0134f3。 任务标签：文本生成与推理。 语言字段：ace, af, als, am, ar, as, ast, awa, ayr, azb, azj, ba, bm, ban, be, bem, bn, bho, bjn, bo, bs, bug, bg, ca, ceb, cs, cjk, ckb, crh, cy, da, de, dik, dyu, dz, el, en, eo, et, eu, ee, fo, fj, fi, fon, fr, fur, fuv, gaz, gd, ga, gl, gn, gu, ht, ha, he, hi, hne, hr, hu, hy, ig, ilo, id, is, it, jv, ja, 。 规模分类：n>1T。 上游页面记录的最近更新时间：2025-03-07。
文件说明
上游 API 返回 99468 个文件，文件元数据合计 1.70 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 99 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：als_Latn/train-00000-of-00042.parquet（505.72 MB）；ara_Arab_1/train-00008-of-00112.parquet（454.52 MB）；ara_Arab_1/train-00010-of-00112.parquet（448.01 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。
上游文件元数据
.gitattributes2.36 KBace_Arab/train-00000-of-00001.parquet30.34 KBace_Latn/train-00000-of-00001.parquet25.47 MBafr_Latn/train-00000-of-00015.parquet271.74 MBafr_Latn/train-00001-of-00015.parquet234.89 MBafr_Latn/train-00002-of-00015.parquet232.81 MBafr_Latn/train-00003-of-00015.parquet229.20 MBafr_Latn/train-00004-of-00015.parquet265.57 MBafr_Latn/train-00005-of-00015.parquet258.71 MBafr_Latn/train-00006-of-00015.parquet263.21 MBafr_Latn/train-00007-of-00015.parquet270.01 MBafr_Latn/train-00008-of-00015.parquet276.06 MB
硬件建议
仓库文件元数据合计 1.70 TB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 2.04 TB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。
注意事项
许可证显示为“cc0-1.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
获取、校验与交付
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