数据集
6 个数据集
热门分类：
这个数据集包含约11万条中文对话样本，每条数据由用户提问和模型回答组成，内容涵盖广泛的知识与推理场景。数据基于高性能大语言模型生成，旨在用于微调时作为通用数据集混合，帮助模型保持知识广度、避免遗忘。
Chinese-medical-dialogue 是中文医疗对话资源，包含医疗领域问答或对话文本，适合用于医疗对话理解、检索和文本分类研究。
Fineweb-Edu-Chinese-V2.2
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Chinese Fineweb-Edu 数据集 V2.2 是一个面向中文教育领域的高质量数据集，覆盖从预训练到监督微调（SFT）的完整流程。该版本基于 DeepSeek V3.2 模型，从顶尖质量语料中提取了 143 万条高质量问答对，专为后训练阶段设计。数据集包含 SFT 问答、SFT 上下文和预训练等多种配置，旨在解决中文开源社区中优质教育语料稀缺的问题，助力提升模型在教育场景下的表现。
cloudcatcher2/VCBench
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VCBench 是一个标准化的视觉语言模型评估框架，专注于数学领域的问答任务。该数据集提供了标准评估和 GPT 辅助评估两种方式，帮助用户衡量模型在单选题和自然语言回答上的表现。评估脚本会输出整体准确率以及按问题类型细分的准确率，方便用户深入分析模型能力。
OpenOrca是一个大规模英语数据集，专注于自然语言处理中的指令跟随与对话任务。它包含约100万条由GPT-4生成的完成数据和约320万条由GPT-3.5生成的完成数据，总计约420万条样本。该数据集基于FLAN Collection进行增强，旨在与Orca论文中描述的分布对齐，可用于训练和评估高性能语言模型。其覆盖的任务类型广泛，包括对话、问答、文本分类、摘要、文本生成等。数据集采用MIT许可协议开放，是NLP研究和开发的重要资源。
该数据集专为医学大语言模型 HuatuoGPT-o1 的微调设计，包含英文、中文及混合指令等多个版本。数据基于可验证的医学问题构建，通过 GPT-4o 生成推理过程并由医学验证器校验，旨在提升模型在复杂医学推理任务中的表现。