大型语言模型训练问答数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：大型语言模型,问答系统,多语言,文本生成,机器学习,训练数据,自然语言处理
数据概述：
本数据集包含超过400万条记录，涵盖32种语言，专门用于大型语言模型（LLM）的微调训练。数据集包括来自GPT-3.5、GPT-4和未审查GPT版本（不包含在样本中）的提示与响应配对，旨在提升语言模型在各种自然语言处理任务中的表现。数据集中的语言包括乌克兰语、土耳其语、泰语、瑞典语、斯洛伐克语、巴西葡萄牙语、葡萄牙语、波兰语、波斯语、荷兰语、马拉雅拉姆语、马拉地语、韩语、日语、意大利语、印地尼西亚语、匈牙利语、印地语、爱尔兰语、希腊语、德语、法语、芬兰语、世界语、英语、丹麦语、捷克语、中文、加泰罗尼亚语、阿塞拜疆语和阿拉伯语。
数据用途概述：
该数据集适用于语言模型微调、指令调优、文本生成、问答系统和文本分类等多种场景。研究人员和开发人员可以利用此数据集优化语言模型性能，提升生成文本的质量和自然度，同时减少偏见，支持更长的文本生成任务。此外，数据集还适用于评估和改进LLM架构，以提高整体语言理解和处理能力。
举例：
数据集中包含以下字段：
- language：提示使用的语言
- model：生成响应的语言模型类型（GPT-3.5、GPT-4）
- time：响应生成的时间
- text：用户的提示
- response：模型生成的响应
通过这些字段，用户可以进行指令调优和监督微调，提升大型语言模型的文本生成能力，并在各种自然语言处理任务中实现更好的性能表现。
