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REPOGEO 报告 · LITE

togethercomputer/RedPajama-Data

默认分支 main · commit 6d2cee9d · 扫描时间 2026/5/29 13:58:41

星标 4,945 · Fork 372

AI 可见性总分
53 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #6.0
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 togethercomputer/RedPajama-Data 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Clarify the README's opening sentence to emphasize the dataset and its specific codebase

    原因:

    当前
    This repository contains the code for the RedPajama-V2 dataset. For more information on the dataset, check out our blog post. The dataset is also available on HuggingFace. For the code used for the RedPajama-1T dataset, please refer to the `rp_v1` branch in this repo.
    复制粘贴的修复
    This repository provides the **RedPajama-V2 dataset itself**, a massive, open-source collection of 30 trillion tokens for training large language models, **along with the full codebase used to construct it**. For more information on the dataset, check out our blog post. The dataset is also available on HuggingFace. For the code used for the RedPajama-1T dataset, please refer to the `rp_v1` branch in this repo.
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.together.ai/blog/redpajama-v2

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
1 / 2
50% 的问题里出现了 togethercomputer/RedPajama-Data
平均排名
#6.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
3%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Common Crawl
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Common Crawl · 被推荐 2 次
  2. The Pile · 被推荐 2 次
  3. Scrapy · 被推荐 1 次
  4. Beautiful Soup · 被推荐 1 次
  5. lxml · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are methods for creating high-quality, large-scale datasets for LLM pre-training?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Common Crawl
    2. Scrapy
    3. Beautiful Soup
    4. lxml
    5. arXiv
    6. JSTOR
    7. New York Times
    8. The Guardian
    9. langdetect
    10. fastText
    11. The Pile
    12. PubMed Central
    13. GitHub
    14. Wikipedia
    15. BooksCorpus
    16. Project Gutenberg
    17. OpenWebText2
    18. GPT-3.5
    19. GPT-4
    20. ClinicalTrials.gov
    21. SEC Filings
    22. EDGAR database
    23. LexisNexis
    24. Westlaw
    25. Amazon Mechanical Turk
    26. Scale AI
    27. Appen
    28. datasketch
    29. spaCy
    30. NLTK

    AI 推荐了 30 个替代方案,却始终没点名 togethercomputer/RedPajama-Data。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find open-source, multi-terabyte text datasets for training new LLMs?
    你:第 6 位
    AI 推荐顺序:
    1. The Pile
    2. Common Crawl
    3. ccnet
    4. OSCAR (Open Super-large Crawled ALMAnaC coRpus)
    5. C4 (Colossal Clean Crawled Corpus)
    6. RedPajama-Data ← 你
    7. Pushshift Reddit Dataset
    8. BookCorpus
    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of togethercomputer/RedPajama-Data?
    pass
    AI 明确点名了 togethercomputer/RedPajama-Data

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts togethercomputer/RedPajama-Data in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 togethercomputer/RedPajama-Data

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo togethercomputer/RedPajama-Data solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 togethercomputer/RedPajama-Data

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 togethercomputer/RedPajama-Data 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/togethercomputer/RedPajama-Data.svg)](https://repogeo.com/zh/r/togethercomputer/RedPajama-Data)
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  • 优先行动项8,轻量 3