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多语言聊天数据集：Tagengo
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提供了一个高质量的数据集，包含74种语言中的超过70k个提示-回应对，用于训练最先进的开源英语语言模型，以实现多语言对话。在6种语言的MT-Bench对话基准测试中，我们的多语言模型优于先前的开源语言模型。此外，我们发现在更多多语言数据上进行训练有助于提高性能。这些结果表明，在大量高质量多语言数据的训练下，实现更易用的语言模型变得必要。
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关键要点
- 提供了一个高质量的数据集，包含74种语言中的超过70k个提示-回应对。
- 用于训练最先进的开源英语语言模型，以实现多语言对话。
- 在6种语言的MT-Bench对话基准测试中，多语言模型优于先前的开源语言模型。
- 更多多语言数据的训练有助于提高性能。
- 结果表明，大量高质量多语言数据的训练是实现更易用语言模型的必要条件。
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