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大型语言模型 (LLM) 已经开始渗透到训练后流程的许多方面，广泛用于创建海量的对话数据集。例如，UltraChat就是一个现代的对话数据集，它在很大程度上是合成的，但也包含一定程度的人工参与。这些数据集的构建方式各不相同，UltraChat只是众多SFT数据集中的一个例子。这些数据集包含数百万次对话，大多是合成的，但可能经过人工编辑，涵盖了广泛的领域。它们包含各种SFT混合物，部分是合成的，部分是人工的。总的来说，我们仍然使用由对话构成的SFT数据集进行训练。