我们收集了23个常见的中文数据集，对于每个任务，由人工书写若干种指令模板，保证数据的高质量与丰富度，数据量为115万 。数据分布如下图所示：

<img src="task_distribution.png" width="480"> 

再此基础上，我们添加了[Belle-train_0.5M_CN](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/train_0.5M_CN) ，最终得到165万的训练数据。每条数据的格式如下，包含任务类型、输入、目标输出：
```json
{
  "kind": "ClassicalChinese", 
  "input": "将下面句子翻译成现代文：\n石中央又生一树，高百余尺，条干偃阴为五色，翠叶如盘，花径尺余，色深碧，蕊深红，异香成烟，著物霏霏。",
  "target": "大石的中央长着一棵树，一百多尺高，枝干是彩色的，树叶有盘子那样大，花的直径有一尺宽，花瓣深蓝色，花中飘出奇异的香气笼罩着周围，如烟似雾。"
}
```

训练数据集的token长度分布如下图所示，绝大部分数据的长度都小于600：

<img src="len_distribution.png" width="480">