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大语言模型指令微调数据集汇总

Instruction Tuning 大语言模型数据集 NLP 多语言 Github 开源项目

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

awesome-instruction-datasets - 多语言高质量开源数据集，促进NLP指令调优

Awesome Instruction DatasetsGithubInstruction TuningLLMsPrompt DatasetsRLHF Datasets开源项目

该项目提供多语言和多任务的高质量开源指令调优数据集，方便研究人员和开发者轻松访问和利用这些资源。收录数据集包括人类生成、自我指令生成和混合生成的数据，以加速NLP领域的发展，支持如ChatGPT的指令跟随型大语言模型的训练。

llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库

GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集

LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域，项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源，旨在促进模型性能提升。

awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集

AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集

该项目收录了一系列开源指令微调数据集，用以训练基于聊天的LLM（如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca）。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习（RLHF）数据集。项目提供了详尽的数据集列表，方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言，覆盖英语、中文等多种语言数据，数据集来源多样，包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集，适合多种LLM训练需要。

Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库

GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目

此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据，还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家，这是一个重要的参考资源。

InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升

AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集

InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令，类型丰富，标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划，为AI研究与应用领域贡献重要资源。

awesome-instruction-learning - 指令学习文献与数据集综述

AIAwesome Instruction LearningDatasetsGithubInstruction TuningSurvey开源项目

本项目提供了关于指令调优和跟随的优秀阅读列表，包括最新的论文、数据集和详细的分析。这份资源对研究人员和技术从业者非常有用，涵盖从理论到应用的各个方面。通过全面概述和多样分类，用户可以深入了解当前指令学习的趋势和挑战。欢迎任何贡献和建议，共同丰富和改进这一开源项目。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合

GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人

LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。

awesome-llm-human-preference-datasets - 开放源码的人类偏好数据集，用于LLM的指令调整与评估

AnthropicGithubHuman PreferenceOpenAIRLHFStanford Human Preferences Dataset开源项目

本页面汇总了多个人类偏好开源数据集，适用于LLM的指令调整、强化学习和评估。涵盖的数据集包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization和Anthropic HH-RLHF等。数据集中包含的问题、模型回答和人类评价数据，旨在为语言模型的开发和改进提供资源。覆盖文本摘要、对话、人类偏好比较等领域，为LLM研究和应用提供全面支持。

Instruction-Tuning-Survey - 深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用

DatasetsGithubInstruction TuningLarge Language ModelsModelsarXiv开源项目

本文综述了大型语言模型的指令微调技术，包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素，如数据集规模和质量等，并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。

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