
## 内容
包含约350万条由[BELLE](https://github.com/LianjiaTech/BELLE)项目生成的中文指令数据。

## 样例
```
{
    "id":"66623028",
    "conversations":[
        {
            "from":"human",
            "value":"归纳介绍三种不同类型的电影题材"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"1. 动作片：动作片通常强调动作和战斗场面，故事情节紧凑，充满了紧张和兴奋的氛围。主角一般是具有超凡实力或特殊技能的英雄人物，往往会与反派角色进行一系列激烈的格斗，追逐和爆破等酷炫场面。例如《速度与激情》和《复仇者联盟》等。\n2. 爱情片：爱情片是以爱情为主题的电影，着重呈现角色之间的感情纠葛，展现了爱情的美好和悲壮。情节与角色之间的发展令人深思，增加了观众的感性体验。这种电影的故事情节主要以人类与人类之间的情感变化为主题。例如《泰坦尼克号》和《让子弹飞》等。\n3. 科幻片：科幻片是以未来科技和未知世界为主题的电影，通常包括时间旅行、外星人、虚拟现实、未来社会等各种奇幻的元素。这种电影描绘了一种比现实更加宏伟、更加神秘和惊奇的世界。例如《星际穿越》和《发条橙》等。"
        }
    ]
}
{
    "id":"18205437",
    "conversations":[
        {
            "from":"human",
            "value":"根据给定的食材，编写一道美食菜谱。\n鸡腿肉、蘑菇、洋葱"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"鸡肉炒蘑菇洋葱\n食材：\n- 鸡腿肉 400克，去骨去皮切成小块\n- 蘑菇 200克，切片\n- 洋葱 1个，切丝\n- 生姜 适量，切丝\n- 酱油 2勺\n- 料酒 1勺\n- 盐 适量\n- 白胡椒粉 适量\n- 植物油 适量\n做法：\n1. 在一个碗里放入切好的鸡腿肉块，加入酱油、料酒和适量的白胡椒粉，搅拌均匀，腌制10分钟。\n2. 热锅凉油，加入姜丝翻炒，放入腌好的鸡肉块翻炒至变色。\n3. 加入洋葱丝和蘑菇，翻炒2-3分钟至蘑菇变软。\n4. 加入适量的盐和少量的水，盖上锅盖焖煮5分钟直至鸡肉熟透。\n5. 最后翻炒几下，使汤汁变浓稠即可。\n温馨提示：\n1. 在腌制鸡肉时，如果想让肉质更嫩滑，可以加入少量的淀粉和蛋清。\n2. 可以根据个人口味加入其他调料，如蒜末、辣椒等。\n3. 洋葱和蘑菇可以用其他蔬菜代替，如青椒、胡萝卜等。"
        },
        {
            "from":"human",
            "value":"太好了，我会试着照着你教的做一次，但是我最近买了一部新相机，想让你推荐一些好的拍照地点。"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"当地的风景区、公园、景点等等都是比较适合拍照的地点。如果你想要一些特别的地方，可以考虑一些建筑群，街道巷子、咖啡馆、书店等具有文艺气息的地方。"
        },
        {
            "from":"human",
            "value":"嗯，这些地方都很不错，但是我还想找一些可以体验当地文化和风俗的地点，你有什么好的建议吗？"
        },
        {
            "from":"assistant",
            "value":"如果你想要更深入地了解当地文化和风俗，可以考虑参加一些游学活动，比如参观当地的博物馆、参加民俗节庆、尝试当地美食等等。此外，也可以去一些小城镇，感受那里的古朴风情。"
        }
    ]
}
```
### 字段：
```
id: 数据id
conversations: 数据内容，以对话形式给出，包括多轮和单轮对话的数据
```
### 补充：
针对该数据集，新增了指令类别字段，共包括13个类别，详情见
[train_3.5M_CN_With_Category](https://huggingface.co/datasets/BELLE-2/train_3.5M_CN_With_Category)

## 使用限制
仅允许将此数据集及使用此数据集生成的衍生物用于研究目的，不得用于商业，以及其他会对社会带来危害的用途。
本数据集不代表任何一方的立场、利益或想法，无关任何团体的任何类型的主张。因使用本数据集带来的任何损害、纠纷，本项目不承担任何责任。
task_categories:text2text-generation size_categories:1M<n<10M language:zh license:gpl-3.0 region:us
{"language": ["zh"], "license": "gpl-3.0", "size_categories": ["1M<n<10M"], "task_categories": ["text2text-generation"]}
TAGS
#task_categories-text2text-generation #size_categories-1M<n<10M #language-Chinese #license-gpl-3.0 #region-us 


## 内容
包含约350万条由BELLE项目生成的中文指令数据。

## 样例

### 字段：

### 补充：
针对该数据集，新增了指令类别字段，共包括13个类别，详情见
train_3.5M_CN_With_Category

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本数据集不代表任何一方的立场、利益或想法，无关任何团体的任何类型的主张。因使用本数据集带来的任何损害、纠纷，本项目不承担任何责任。
## 内容
包含约350万条由BELLE项目生成的中文指令数据。 ## 样例 ### 字段： ### 补充：
针对该数据集，新增了指令类别字段，共包括13个类别，详情见
train_3.5M_CN_With_Category ## 使用限制
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TAGS
#task_categories-text2text-generation #size_categories-1M<n<10M #language-Chinese #license-gpl-3.0 #region-us 
 ## 内容
包含约350万条由BELLE项目生成的中文指令数据。 ## 样例 ### 字段： ### 补充：
针对该数据集，新增了指令类别字段，共包括13个类别，详情见
train_3.5M_CN_With_Category ## 使用限制
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#task_categories-text2text-generation #size_categories-1M<n<10M #language-Chinese #license-gpl-3.0 #region-us 
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包含约350万条由BELLE项目生成的中文指令数据。## 样例### 字段：### 补充：
针对该数据集，新增了指令类别字段，共包括13个类别，详情见
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仅允许将此数据集及使用此数据集生成的衍生物用于研究目的，不得用于商业，以及其他会对社会带来危害的用途。
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