CCI 3.0是智源研究院發布的一個大規模的中文互聯網語料庫，包含了1000GB的數據集和498GB的高質量子集CCI 3.0-HQ。該版本在數據規模上相較于CCI 2.0擴大了近一倍，數據來源機構增加至20多家，提升了數據的覆蓋面和代表性。CCI 3.0收錄了超過2.68億個網頁，覆蓋了新聞、社交媒體、博客等多個領域。CCI 3.0對原始數據進行了細致的分類和標記，覆蓋了語法、句法、教育程度等10多個維度，篩選出高價值數據。
CCI 3.0的主要功能數據規模和來源：CCI 3.0的數據規模達到了1000GB，包括超過2.68億個網頁，覆蓋新聞、社交媒體、博客等多個領域。數據來源機構擴展至20多家，提升了數據的覆蓋面和代表性 。精細標注：CCI 3.0對原始數據進行了細致的分類和標記，覆蓋語法、句法、教育程度等10多個維度，篩選出高價值數據。高質量子集：CCI 3.0包含了498GB的高質量子集CCI 3.0-HQ，這是基于70B模型自動標注樣本后，通過訓練小尺寸質量模型得到的，能夠更好地滿足不同行業和應用場景的需求 。數據處理規則：在構建過程中，CCI 3.0用包括基于規則的過濾（如關鍵詞過濾、垃圾信息過濾等）、基于模型的過濾（如低質量內容過濾）數據去重（包括數據集內部和數據集間去重）等方法，以確保數據的質量和安全性 。CCI 3.0的技術優勢顯著的訓練效果：基于不同的數據集從零開始訓練100B數據對比實驗表明，CCI 3.0在單獨中文語料訓練和中英文語料混合訓練的效果上優于其他數據集，CCI 3.0 HQ的效果更加突出 。共建共享的理念：CCI 3.0的發布推動數據共建共享，構建大規模高質量高知識密度的中文數據集，為中國人工智能產業的發展做出貢獻 。便捷的獲取方式：CCI 3.0的數據集可以在Flopsera、Huggingface和Datahub等平臺下載，方便研究者和開發者使用 。CCI 3.0的項目地址項目官網：http://open.flopsera.com/flopsera-open/data-details/BAAI-CCI3CCI 3.0的應用場景自然語言處理（NLP）研究：CCI 3.0可以用于各種NLP任務，如文本分類、情感分析、機器翻譯、問答系統和文本摘要等。大模型訓練：CCI 3.0的大規模數據集適合用來訓練大型語言模型，提升模型在中文語境下的表現和準確性。內容推薦系統：基于CCI 3.0中的語料數據，可以訓練出更精準的用戶行為預測模型，用于個性化內容推薦。知識圖譜構建：通過分析CCI 3.0中的大量文本，可以提取關鍵信息構建知識圖譜，用于增強搜索引擎、增強智能助手的知識庫等。教育和學術研究：CCI 3.0可以作為學術研究的資源，幫助學者研究中文語言的特點和變化趨勢。 
