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  features:
  - name: conversations
    list:
    - name: from
      dtype: string
    - name: value
      dtype: string
  - name: id
    dtype: string
  splits:
  - name: train
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- config_name: default
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  - split: train
    path: data/train-*
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- text2text-generation
language:
- zh
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- 1M<n<10M
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# Dataset Card for "train_3.5m-zhtw"


## 内容
包含約 350 萬條由 [BELLE](https://github.com/LianjiaTech/BELLE) 計畫產生的中文指令資料。

## 範例
```
{
    "id":"66623028",
    "conversations":[
        {
            "from":"human",
            "value":"歸納介紹三種不同類型的電影專題"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"1. 動作片：動作片通常強調動作和戰鬥場面，故事情節緊湊，充滿了緊張和興奮的氛圍。主角一般是具有超凡實力或特殊技能的英雄人物，往往會與反派角色進行一系列激烈的格鬥，追逐和爆破等酷炫場面。例如《玩命關頭》和《復仇者聯盟》等。\n2. 愛情片：愛情片是以愛情為主題的電影，著重呈現角色之間的感情糾葛，展現了愛情的美麗與悲壯。情節與角色之間的發展令人深思，增加了觀眾的感性體驗。這種電影的故事情節主要以人類與人類之間的情感變化為主題。例如《泰坦尼克號》和《讓子彈飛》等。\n3. 科幻片：科幻片是以未來科技和未知世界為主題的電影，通常包括時間旅行、外星人、虛擬實境、未來社會等各種奇幻的元素。這種電影描繪了一種比現實更加宏偉、更加神秘和驚奇的世界。例如《星際效應》和《發條橘子》等。"
        }
    ]
}
{
    "id":"18205437",
    "conversations":[
        {
            "from":"human",
            "value":"根據給定的食材，編寫一道美食食譜。\n雞腿肉、蘑菇、洋蔥"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"雞肉炒蘑菇洋蔥\n食材：\n- 雞腿肉400克，去骨去皮切成小塊\n- 蘑菇200克，切片\n- 洋蔥1個，切絲\n- 生薑適量，切絲\n- 醬油2匙\n- 料酒1匙\n- 鹽適量\n- 白胡椒粉適量\n- 植物油適量\n做法：\n1. 在一個碗裡放入切好的雞腿肉塊，加入醬油、料酒和適量的白胡椒粉，攪拌均勻，醃製10分鐘。\n2. 熱鍋涼油，加入薑絲翻炒，放入醃好的雞肉塊翻炒至變色。\n3 . 加入洋蔥絲和蘑菇，翻炒2-3分鐘至蘑菇變軟。\n4. 加入適量的鹽和少量的水，蓋上鍋蓋燜煮5分鐘直至雞肉熟透。\n5. 最後翻炒幾下，使湯汁變濃稠即可。\n溫馨提示：\n1. 在醃製雞肉時，如果想讓肉質更嫩滑，可以加入少量的澱粉和蛋清。\n2. 可以根據個人口味加入其他調味料，如蒜末、辣椒等。\n3. 洋蔥和蘑菇可以用其他蔬菜代替，如青椒、胡蘿蔔等。"
        },
        {
            "from":"human",
            "value":"太好了，我會試著照著你教的做一次，但是我最近買了一部新相機，想讓你推荐一些好的拍照地點。"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"當地的風景區、公園、景點等等都是比較適合拍照的地點。如果你想要一些特別的地方，可以考慮一些建築群，街道巷子、咖啡館、書店等具有文藝氣息的地方。"
        },
        {
            "from":"human",
            "value":"嗯，這些地方都很不錯，但是我還想找一些可以體驗當地文化和風俗的地點，你有什麼好的建議嗎？"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"如果你想要更深入地了解當地文化和風俗，可以考慮參加一些遊學活動，例如參觀當地的博物館、參加民俗節慶、嘗試當地美食等等。此外，也可以去一些小城鎮，感受那裡的古樸風情。"
        }
    ]
}
```
### 欄位：
```
id: 資料id
conversations: 數據內容，以對話形式給出，包括多輪和單輪對話的數據
```
### 補充：
針對此資料集，新增了指令類別字段，共包括13個類別，詳情見
[train_3.5M_CN_With_Category](https://huggingface.co/datasets/BELLE-2/train_3.5M_CN_With_Category)

## 使用限制
僅允許將此資料集及使用此資料集產生的衍生物用於研究目的，不得用於商業，以及其他會對社會帶來危害的用途。
本資料集不代表任何一方的立場、利益或想法，無關任何團體的任何類型的主張。因使用本資料集所帶來的任何損害、糾紛，本專案不承擔任何責任。

## Citation

```bibtex
@misc{BELLE,
  author = {Yunjie Ji, Yong Deng, Yan Gong, Yiping Peng, Qiang Niu, Baochang Ma and Xiangang Li},
  title = {BELLE: Be Everyone's Large Language model Engine },
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/LianjiaTech/BELLE}},
}
@article{belle2023exploring,
  title={Exploring the Impact of Instruction Data Scaling on Large Language Models: An Empirical Study on Real-World Use Cases},
  author={Yunjie Ji, Yong Deng, Yan Gong, Yiping Peng, Qiang Niu, Lei Zhang, Baochang Ma, Xiangang Li},
  journal={arXiv preprint arXiv:2303.14742},
  year={2023}
}
```