3万亿令牌！FinePDFs：多语言PDF文本提取神器

【免费下载链接】finepdfs项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HuggingFaceFW/finepdfs

导语

Hugging Face推出的FinePDFs数据集以3万亿令牌规模和1733种语言支持，重新定义了PDF文本提取技术的边界，为大语言模型训练提供了海量高质量多语言数据。

行业现状

随着大语言模型技术的快速发展，高质量训练数据的需求呈指数级增长。当前主流训练数据主要来源于网页文本，但网页内容存在质量参差不齐、广告比例高、专业性不足等问题。相比之下，PDF作为学术论文、法律文件、技术手册等专业内容的主要载体，蕴含着极高的信息价值，却因提取难度大、成本高而长期被忽视。据行业研究显示，PDF文档中的专业知识密度是普通网页的3-5倍，但由于缺乏高效的批量处理工具，这部分数据资源一直未能被充分利用。

产品/模型亮点

规模与覆盖

FinePDFs数据集包含来自4.75亿份PDF文档的3万亿令牌，数据量达3.65TB，是目前公开可用的最大规模PDF专用数据集。该数据集覆盖1733种语言-脚本组合，其中978种语言的文本量超过100万令牌，66种语言超过10亿令牌，从主要国际语言到稀有语种均有涉及，极大丰富了多语言模型的训练资源。

技术突破

FinePDFs采用创新的双层提取管道：对数字原生PDF使用基于CPU的Docling文本提取，对扫描型PDF则采用基于GPU的RolmOCR模型，结合XGBoost分类器智能选择提取路径，平衡了效率与准确性。处理流程还包括多阶段去重、语言识别、PII匿名化等步骤，确保数据质量的同时保护隐私。

数据质量与应用场景

该数据集特别擅长处理长文档，平均文档长度是普通网页数据集的两倍，包含大量超过10万字的超长文档，为长上下文模型训练提供了理想素材。在内容类型上，涵盖学术研究、法律文档、技术手册等专业领域，特别适合训练专业领域大模型。实验表明，将FinePDFs与网页数据集混合使用（PDF数据占比25%以下），可显著提升模型在阅读理解、推理和表格理解等任务上的性能。

行业影响

FinePDFs的发布打破了PDF数据提取的技术壁垒，使原本难以获取的专业领域知识变得可及。这一突破将加速多语言大模型的发展，尤其是在低资源语言处理方面。教育、法律、科研等领域的AI应用将直接受益于这一高质量数据集，推动专业垂直领域模型的进步。同时，该数据集的开源特性降低了大模型训练的数据门槛，有助于AI技术的民主化发展。

结论/前瞻

FinePDFs不仅是一个数据集，更是PDF数据处理技术的里程碑。它展示了专业文档资源在大模型训练中的巨大潜力，为行业指明了新的数据方向。未来，随着处理技术的进一步优化，我们有望看到更多专业格式文档（如PPT、Excel、CAD图纸等）被转化为训练资源，推动AI模型在专业知识理解和应用方面达到新高度。对于企业和研究者而言，如何有效利用这类专业数据训练垂直领域模型，将成为竞争的关键所在。

【免费下载链接】finepdfs项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/HuggingFaceFW/finepdfs