AgentInstruct-1M-v1是一个包含约100万个指令-响应对的子集，源于一个约2500万对的更大数据集，后者在Mistral-7b模型的后训练中发挥了重要作用，最终形成了改进版的Orca-3-Mistral模型。该数据集通过合成方法解决了规模和多样性的问题，为提升大型语言模型（LLM）的性能提供了坚实基础。AgentInstruct框架通过处理网络文本种子生成指令-响应对，确保了可扩展性和多样性，从而显著提高了模型在多个基准测试中的表现。
参考：
https://huggingface.co/datasets/microsoft/orca-agentinstruct-1M-v1
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