QA数据集

这些数据集通过精确的指令微调（Instruction Tuning）和基于人类反馈的强化学习（RLHF），使模型能够更准确地理解人类意图，生成符合逻辑且富有价值的回应。专家们的高质量标注和评判，如同指引模型演进的“罗盘”，持续纠正其输出轨迹，确保其发展与人类价值观及实际需求保持一致，从而不断提升大模型的实用性与可靠性。