阿里云流萤Firefly微调数据集：赋能高质量中文NLP模型训练与优化_firefly数据集

近日，阿里云计算巢发布了一款名为“流萤Firefly”的微调数据集，该数据服务以其独特的优势和卓越的品质，在中文自然语言处理（NLP）领域引起了广泛关注。这款精心打造的数据集，凭借其丰富的内容、多样的任务类型以及严格的质量控制，为各类中文NLP模型提供了强大的训练支撑。

流萤Firefly微调数据集汇集了23个广泛应用于中文NLP任务的常见数据子集，总计数据量高达115万条。为了确保每一条数据都能精准反映实际应用场景并保持高质量标准，阿里云团队采取了人工书写指令模板的方式进行构建，使得数据内容不仅覆盖全面，且极具多样性。

从数据分布特征来看，训练数据集的token长度设计科学合理，如下图所示（附图2），大部分数据的长度控制在600以内，这一特点有效保证了模型训练时的计算效率及泛化能力。

具体到数据示例层面，每一条数据都包含了详尽的任务类型定义、输入文本和目标输出结果。例如，针对古文翻译任务，数据格式如下：

{
  "kind": "ClassicalChinese", 
  "input": "将下面句子翻译成现代文：\n石中央又生一树，高百余尺，条干偃阴为五色，翠叶如盘，花径尺余，色深碧，蕊深红，异香成烟，著物霏霏。",
  "target": "大石的中央长着一棵树，一百多尺高，枝干是彩色的，树叶有盘子那样大，花的直径有一尺宽，花瓣深蓝色，花中飘出奇异的香气笼罩着周围，如烟似雾。"
}

此例生动展示了如何通过精确的