Norquinal/claude_multi_instruct_1k

该数据集包含约1.2k条指令/响应对，经过筛选后保留了1020条指令。这些指令通过“多指令”方法生成，涵盖多个离散任务，旨在提高AI对复杂指令的理解和意识。指令和响应经过手动审查，剔除或调整失败的提示或不完整的响应。数据集主题广泛，包括数学、代码生成、写作、历史、计算机科学、推理、代码调试、多语言、角色扮演、生物学、文学、技术、体育、法律、医学、艺术、音乐、经济学、物理、创造力、讲故事、动漫、电影、视频游戏和桌游、动物和琐事等。由于数据集规模较小，微调时可能会反映出对写作和其他创造性活动的偏向。

原始信息汇总

数据集概述

数据集大小

• 包含1020个指令/响应对。

数据集生成方法

• 使用“多指令”方法合成生成。
• 指令包含多个离散任务，旨在提高AI对复杂指令的理解和意识。

数据集内容审核

• 指令和响应经过手动审查，以剔除或调整失败的提示或不完整的响应。

数据集主题范围

• 数学
• 代码生成
• 写作
• 历史
• 计算机科学
• 推理
• 代码调试
• 多语言
• 角色扮演
• 生物学
• 文学
• 技术
• 体育
• 法律
• 医学
• 艺术
• 音乐
• 经济学
• 物理学
• 创造力
• 故事讲述
• 动漫
• 电影
• 视频游戏和桌面游戏
• 动物
• 琐事

数据集特点

• 偏向于写作和其他创意活动。
• 由于数据集规模较小，这种偏向可能会在微调中体现。