我们的合成管道在数十种语言中生成训练数据，同时保持语义一致性和事实准确性。我们采用复杂的对齐技术，确保概念在语言边界上得到正确表示。
这种多语言方法使模型能够跨语言迁移知识，并在低资源语言中执行零样本任务。
所有合成数据都严格基于经过验证的知识来源。我们开发了自动化验证系统，确保事实一致性并检测生成内容中的幻觉。
我们的基础技术涵盖从结构化知识库到非结构化文本语料库，实现多样化和可靠的训练数据。
我们在多个文档、章节甚至整本书的规模上进行信息合成。我们的聚类算法识别大型文本集合中的语义关系，并生成保留关键信息的连贯摘要。
这种能力使训练数据能够教会模型长程推理和跨文档理解。
我们在专业领域发布了多个合成数据集，这些领域通常被大规模工作所忽视。这些数据集涵盖技术领域、科学领域和文化知识，代表了大量的合成成本。
我们对这些数据集开源的承诺支持了服务不足领域的研究，并促进了多样化的模型能力。