本文介绍了训练大型语言模型（LLM）的数据管道，重点介绍了使用通用抓取（CC）数据集的流程。文章详细解释了CC数据集的不同格式（WARC/WAT/WET），以及如何从中提取和处理文本数据。文章还涵盖了数据去重、语言识别和过滤、以及使用语言模型进行质量控制等关键步骤，并比较了CCNet和RefinedWeb两种不同管道的设计思路和方法。