智源发布：千万级指令微调数据集Infinity-Instruct重磅来袭

本文介绍了名为Infinity-Instruct的大规模指令数据集，旨在提高模型的泛化能力，涵盖各种复杂的现实世界场景。该数据集包含两个主要组成部分：Infinity-Instruct-7M数据集和Infinity-Instruct-Gen数据集。

Infinity-Instruct-7M数据集包含了超过744万条指令数据，覆盖了广泛的任务类型，包括推理、写作、知识问答等，为模型提供了丰富的训练素材。在性能方面，该数据集训练的Llama3.1-70B和Mistral-7B-v0.1模型，在多个基准测试中表现出色，其中Mistral-7B模型甚至超越了GPT-3.5，而Llama3.1-70B模型则可以媲美GPT-4。

Infinity-Instruct-Gen数据集则包含了约149万条高质量的合成指令，这些指令由强大的指令遵循模型生成，旨在进一步提升模型的泛化能力。通过对这些数据的训练，模型能够在各种不同的任务中展现出卓越的性能。

研究结果表明，在MTBench、AlpacaEval2和Arena-Hard等多个评估基准上，使用Infinity-Instruct训练的模型都取得了优异的成绩，证明了Infinity-Instruct数据集在提升模型性能方面的有效性。该数据集能够显著提高模型的泛化能力和在各种复杂场景下的适应性。

Infinity-Instruct作为一个大规模的指令数据集，为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了宝贵的资源，有助于他们构建更强大、更智能的AI模型。该数据集的数据类型多样，涵盖了对话、指令遵循、知识问答和代码生成等，为模型的全面发展提供了支持。Infinity-Instruct旨在帮助模型更好地理解人类意图，从而在各种复杂的实际应用中表现出色，甚至可以与GPT-4等先进模型相媲美。

为了构建该数据集，研究团队采用了FlagScale数据选择策略，并结合了MinHash去重和BGE语义去重技术。这些技术确保了Infinity-Instruct数据集的高质量和多样性，有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过使用Infinity-Instruct数据集进行训练，可以显著提高模型的性能，使其在各种自然语言处理任务中表现更加出色，并为开发更智能的AI应用奠定基础。

数据集链接：

https://modelscope.cn/datasets/BAAI/Infinity-Instruct