【LLM系列】中文版FLAN Collection，最大开源中文指令数据集COIG-PC

作者：黄文灏

项目地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/649230791

在之前的文章中表达过一个观点，开源社区很难参加大模型训练的过程中，因为训练资源是少数机构垄断的，那开源社区最值得做的事情就是参与到数据集建设中。不管是预训练数据还是指令数据，中文开源社区都没有特别好的数据资源，大多数预训练数据大家都还在用Wudao-Corpora，但Wudao的数据需要大幅更新并进行质量控制。指令领域更没有大规模数据集给大家使用。从今年五月开始，智源研究院、清北、HKUST、CMU、MIT、ETH、Cornell、开源组织MAP、stardust.ai、linksoul.ai等机构一起组织了COIG（Chinese Open Instruction Generalist）项目，目标就是构建大规模的开源指令数据集，为LLM（Large Language Model）提供高质量指令微调数据。最近，COIG二期指令数据集COIG-PC v1发布，PC(Prompt Collection) v1 数据集整合3.6亿条中文指令数据集，3000+个中文自然语言任务，45B+ tokens，是目前最大规模、可商用的开源中文多任务指令集！团队集合上百位工程师，来自全球各地40+个机构。

COIG-PC

COIG-PC采用类似FLAN Collection的Instruction数据收集流程：通过对来源于互联网的传统中文自然语言处理（NLP）数据集进行清洗、标注和改写，高质量地建模中文自然语言指令。其中，工程师人工筛选3000+个开源域NLP数据集，改写近千个源数据集的3367个中文NLP任务，3.6亿条examples，总token数45B+！Task数量和example数量超过原版FLAN Collection（原版为1836 tasks & 15M examples)。

COIG-PC v1不仅是指令微调，也是多任务学习进一步规模化的珍贵资料。可以帮助中文LLM进行微调和优化；并为研究人员和开发人员提供丰富资源，以提高语言模型处理多领域中文文本的能力，包括但不限于文本生成、信息提取、情感分析、机器翻译等领域。根据之前的LinkSoul.ai进行Chinese LLaMA 2工作的经验，通过大规模的指令微调是可以给基座模型补充知识的。如果对LLaMA2扩充中文词表，就一可能仅用COIG-PC的数据对LLaMA 2进行指令微调就有可能同时完成继续训练和指令微调。

Chinese-Llama-2-7b

https://github.com/LinkSoul-AI/Chinese-Llama-2-7b

目前，数据集已更新至huggingface，论文和相关的core subset即将放出，敬请期待！

COIG-PC 链接：https://huggingface.co/datasets/BAAI/COIG-PC

COIG 一期

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。

共包括五部分数据：

经过人工验证的翻译通用指令（67,798）

作者对三个数据集进行了翻译工作，包括具有1,616个任务描述和示例的Super-Natural Instructions数据集，175个种子任务的Self-Instruct数据集，以及66,007个指令的Unnatural Instructions数据集。整个翻译过程分为自动翻译、人工验证和人工修正三个阶段，以确保翻译结果的准确性和可靠性。

在自动翻译阶段，作者将指令和实例的输入输出组合在一起，然后使用 DeepL 进行翻译。

在人工验证阶段，作者为注释者定义了四个标签，根据指令是否可用和需要的修正程度进行分类。作者使用两阶段质量验证方法进行人工验证，第一阶段由经验丰富的质量检查员进行验证，只有正确率超过95%的案例才能进入第二阶段。在第二阶段，专家质量检查员从总语料库中随机抽取200个案例进行验证。

在人工修正阶段，注释者需要将翻译后的指令和实例纠正为正确的中文三元组{指令，输入，输出}，而不仅仅是保持翻译的准确性。这是因为在 unnatural instructions 中存在事实错误，这可能会导致LLMs出现 hallucination. 作者同样使用两阶段质量验证方法进行人工修正，第一阶段的正确率为97.24%。

人工注释的考试指令（63,532）

中国的高考、中考和公务员考试题目中包含各种问题类型和详细的分析，这些考试可以用来构建思维链（CoT）语料库用于增强模型推理能力。作者从这些考试中提取了六个信息元素，包括指令、问题背景、问题、答案、答案分析和粗粒度学科。这些语料库中的六个主要学科是语文、英语、政治、生物、历史和地质。数学、物理和化学问题很少在语料库中出现，因为这些问题通常包含难以注释的复杂数学符号。

人类价值观对齐指令（34,471）

为了尊重和反映不同文化背景所带来的主要差异，COIG数据集中的价值观对齐数据被分为两个独立的系列：

一组展示中文世界共享人类价值观的样本。作者选择了50个指令作为扩充种子，并使用中文世界通用的价值观对齐样本，生成了3,000个结果指令。另外一些展示特定区域文化或国家特定人类价值观的样本集。

反事实修正多轮聊天（13,653）

反事实修正多轮聊天数据集（CCMC）是基于CN-DBpedia知识图谱数据集构建的，旨在解决当前LLM中出现的幻觉和事实不一致的问题。数据集包含约13,000个对话，每个对话平均有5轮，共约65,000轮聊天。这些对话是在学生和教师之间进行的角色扮演聊天，他们在对话中参考相关的知识。

Leetcode 指令（11,737）

考虑到与代码相关的任务可能有助于LLM能力的涌现，作者从CC-BY-SA-4.0许可下的2,589个编程问题中构建Leetcode指令。这些问题包含问题描述、多种编程语言和解释（其中 834个问题尚没有解释）。

希望感兴趣的同学一起加入COIG数据集共建工作，为中文LLM贡献自己的力量。