涵盖领域

新闻资讯：包含各类国内外新闻报道，使模型能够了解时事热点、社会动态、政治经济等各方面的最新信息，学习到正式、规范的语言表达方式和不同领域的专业词汇。

学术文献：涉及科学、人文、医学、工程等多个学科领域的学术论文、研究报告等，有助于模型掌握专业的学术知识和严谨的逻辑推理方式，提升在专业领域的知识储备和理解能力。

社交媒体内容：涵盖微博、推特等社交媒体平台上的用户发言、讨论话题等内容，让模型接触到丰富多样的口语化表达、流行词汇和网络用语，了解人们在日常生活中的交流方式和情感倾向。

代码库：包含多种编程语言的代码示例、开源项目代码等，使模型能够学习代码的语法结构、逻辑思路和编程规范，为代码生成、调试等编程任务提供支持。

结构化数据：开发了一个全面的结构化理解数据集，涵盖传统任务（如表格问答、事实验证、错误纠正和结构理解）以及涉及结构化和半结构化数据的复杂任务3。

涵盖语言

高资源语言：如英语、汉语等使用广泛、资源丰富的语言必然是训练数据的重要组成部分，模型能够学习到这些语言的丰富表达方式、语法规则和语义理解，以满足不同用户群体的需求3。

低资源语言：通过翻译模型将高资源语言的指令翻译成各种低资源语言，从而生成相应的响应候选，以提高模型在低资源语言上的处理能力3。