nanobot-mid-train
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原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
文章讨论了纳米机器人训练过程中使用的数据，包括数学、选择题和对话等多种模式。这些训练数据旨在提升模型的对话能力和问题回答的准确性。
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关键要点
- 纳米机器人训练过程中使用了多种模式的数据，包括数学、选择题和对话。
- 训练数据的总量为848K行，包含460K行一般对话、100K行选择题、8K行简单数学问题等。
- 训练数据旨在提升模型的对话能力和问题回答的准确性。
- 模型在训练后能够理解对话格式并正确停止回答。
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延伸问答
纳米机器人训练中使用了哪些类型的数据？
纳米机器人训练中使用了数学、选择题和对话等多种模式的数据。
纳米机器人训练的数据总量是多少？
训练数据的总量为848K行。
训练数据中一般对话的行数有多少？
训练数据中一般对话的行数为460K行。
纳米机器人模型训练后有什么能力提升？
模型在训练后能够理解对话格式并正确停止回答。
选择题数据在训练数据中占多少行？
选择题数据在训练数据中占100K行。
训练数据中包含简单数学问题的行数是多少？
训练数据中包含8K行简单数学问题。
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