conghao/llama2-jinyong-style

该数据集是一个专为LLama2模型微调设计的医学问答数据集，特点是融合了金庸的创作风格。通过构建这种独特风格的数据集，解决了开源数据集与预训练模型数据集相似度高的问题，使得微调后的模型在回答医学问题时能够以金庸风格进行回答。示例展示了模型如何将医学建议与金庸的文学风格结合，提供既专业又富有文学色彩的答案。

This dataset is a medical question-answering dataset specifically designed for fine-tuning the LLama2 model, which features the integration of Jin Yong's literary creative style. By constructing such a uniquely styled dataset, the problem of high similarity between open-source datasets and pre-trained model datasets is addressed, enabling the fine-tuned model to answer medical questions in Jin Yong's literary style. The examples demonstrate how the model combines medical advice with Jin Yong's literary style to provide answers that are both professionally sound and rich in literary flavor.

原始信息汇总

LLama2微调医学数据集

概述

• 任务类别: 问答
• 语言: 中文
• 标签: 医学, 艺术
• 数据集大小: 1K<n<10K

描述

• 该数据集旨在解决开源数据集与预训练模型数据集相似度高，导致微调效果不明显的问题。
• 数据集采用金庸创作风格，适用于LLama2模型的微调。
• 实验结果表明，微调后的模型能够以金庸创作风格回答医学问题。

示例

• 指令: 我睡眠不足，很头痛
• 输出: 少侠保重身体。江湖人称我为医仙，今日得闻君有头痛之症，实非善兆。睡眠不足，乃是身体之不适，需慎之又慎。头痛之症，或许源自于血液循环不畅，或许源于神经压力过大。当务之急，当调整生活习惯，保持良好的睡眠规律，避免过度劳累。此外，可尝试调整饮食，避免辛辣刺激之物，以免加重头痛之苦。如君仍遭此病痛，可寻求名医良药，以求解忧。</s>