Infiniset 資料集包含了約 1.56 兆個單詞，大小為 750 GB。這個資料集的組成非常多樣化，涵蓋了不同形式和主題的內容，例如技術性主題到日常對話，讓 LaMDA 模型能夠學習廣泛的知識，並具備靈活應對各種對話的能力。Infiniset 資料集被用於訓練 Google 的 LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）語言模型。
Source: PxHere CC0 Public Domain
Infiniset 的資料來源組成如下：
比重內容 50% 公開論壇的對話資料，被懷疑來自 Reddit 及 Stack Overflow12.5%Google 在 2020 年開發的 C4（Colossal Clean Crawled Corpus）資料集，源頭為基於 Common Crawl 的網路爬蟲資料 12.5% 英語維基百科 12.5% 程式設計相關網站（如問答網站、教學等）的程式碼文件 6.25% 英語網頁文件 6.25% 非英語網頁文件
值得注意的是，除了 C4 資料集與維基百科外，Infiniset 資料集還有 75% 的內容來源並不明確，Google 只籠統地將它們描述為「英語和非英語網頁文件」以及「公開論壇對話」，並未透露具體的網站來源。
另外， Google 子公司 DeepMind 也曾建立 MassiveWeb 資料集，其中包含來自 Reddit、Facebook、Quora、YouTube、Medium、Stack Overflow 的資料，但不清楚是否與 Infiniset 資料集及 LaMDA 模型的訓練有所關聯。