开源指令数据集

斯坦福数据

斯坦福52K英文指令数据：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
52K 条指令中的每一条都是唯一的,答案由text-davinci-003模型生成得到的。

斯坦福52K中文指令数据：https://github.com/carbonz0/alpaca-chinese-dataset
与原始alpaca数据json格式相同,数据生成的方法是机器翻译和self-instruct。

斯坦福52K中文指令数据：https://github.com/hikariming/alpaca_chinese_dataset
经过人工精调的中文对话数据集，加入除了alpaca之外的其他中文聊天对话 人工微调，部分并不中文化的问题，我们将重新询问chatgpt或文心一言，重新获取回答并覆盖掉alpaca的回答.

基于GPT4的斯坦福英文数据及中文数据
基于GPT4生成的斯坦福52K指令数据，后用ChatGPT翻译得到的中文数据：https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM

链家数据

BELLE Group Dataset：https://huggingface.co/datasets?sort=downloads&search=BELLE+Group
链家基于ChatGPT用self-instruct生成的中文指令数据集，其中还包括中文数学题数据和多轮对话数据。由于数据是模型生成的，未经过严格校验！

BELLE项目生成的中文指令数据：https://huggingface.co/datasets/YeungNLP/firefly-train-1.1M
生成方式基于种子prompt，调用openai的api生成中文指令。包含了23个常见的中文数据集，对于每个任务，由人工书写若干种指令模板，保证数据的高质量与丰富度，数据量为115万 。数据分布如下图所示：

https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_0.5M_CN
包含约50万条由BELLE项目生成的中文指令数据。

多轮对话：https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/multiturn_chat_0.8M

Baize(基于少量种子问题的对话数据)

Baize：使用少量“种子问题”，让 ChatGPT 自己跟自己聊天，并自动收集成高质量多轮对话数据集；加州大学圣迭戈分校（UCSD）与中山大学、MSRA合作团队把使用此法收集的数据集开源。
https://github.com/project-baize/baize-chatbot

垂直领域数据集

医疗领域的英文数据

chatDoctor：https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor
HealthCareMagic-100k：来自 HealthCareMagic.com的患者和医生之间的 100k 真实对话。

icliniq-10k：来自icliniq.com的 10k 患者和医生之间的真实对话。

5K生成数据：5k 从 ChatGPT生成的GenMedGPT-5k和疾病数据库生成患者和医生之间的对话。

医疗领域的中文数据

Med-ChatGLM：https://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM/tree/main/data
通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集。

法律领域中文数据

中国法律数据资源，由上海交大收集和整理：https://github.com/pengxiao-song/awesome-chinese-legal-resources

COIG数据集（可商用的中文数据集）

https://hub.baai.ac.cn/view/25750
第一期总共发布了 5 个子数据集，包括翻译指令、考试指令、人类价值观对齐指令、反事实修正多轮聊天、Leetcode指令，总计 191k 数据，聚焦中文语料、数据类型多样、经过了人工质检与修正、数据质量可靠，而且可以商用。
论文标题：
Chinese Open Instruction Generalist: a Preliminary Release
论文机构：
北京智源人工智能研究院等
论文链接：
https://arxiv.org/pdf/2304.07987.pdf
数据链接：
https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG