Yelp Review Full: отзывы Yelp
Англоязычные отзывы Yelp для обучения и проверки классификации тональности.
- Классификация текста
- Английский
Датасеты с Hugging Face с описанием на русском: что внутри и какие модели на них обучить. В каталоге уже 1 085, новые добавляются каждый час.
Отвечает DeepSeek · переписка хранится только в этой вкладке
Англоязычные отзывы Yelp для обучения и проверки классификации тональности.
33 416 размеченных взаимодействий человека и LLM для классификации небезопасного контента.
176 языков, разметка LOC/PER/ORG в IOB2 на основе статей Википедии.
100K+ QA-пар с человеческой разметкой 14 категорий вреда для AI safety.
13 083 английских клиентских запроса в банковской сфере с метками 77 тонких интентов для классификации.
Большая многоязычная коллекция текстов для классификации, суммаризации и перевода.
Крупный image-text корпус DataComp-1B с улучшенными подписями от LLaVA-1.5-LLaMA3-8B.
Англоязычные тексты, сгенерированные GPT-3, для детекции неявной ненависти (text-classification).
Высококачественный набор инструкций на китайском для SFT из интернет-вопросов и статей.
Картинки и подписи из конкурса New Yorker для проверки понимания юмора моделями.
Коллекция дополненных FLAN-данных, выровненная с распределением Orca, для обучения инструкциям.
10K промптов из демо Vicuna с разметкой токсичности для классификации.
2,7 млн статей американских новостных телеграмм 1878–1977 годов с геопривязкой, темами и сущностями.
Набор текстов с разметкой вредных и безопасных запросов и ответов для исследований безопасности LLM.
Очищенный набор из ~25 тыс. Python-инструкций с input/output для обучения и проверки кодовых моделей.
Англоязычные финансовые твиты с разметкой на медвежий, бычий и нейтральный сентимент.
100 тыс. английских записей с разметкой 55+ категорий PII/PHI для обучения детекции персональных данных.
Промпты LLM с метками jailbreak или benign для обучения детекторов вредных запросов.
55 тыс. реальных диалогов и оценок предпочтений между более чем 70 LLM в парных битвах.
8 задач NLU на корейском для оценки языковых моделей: от NER и NLI до MRC и DST.
Корпус ответов людей и ChatGPT на вопросы для сравнения и детекции текста.
Коллекция персон для генерации разнообразных синтетических текстов и инструкций.
Крупный корпус пар alt-текст и изображение из HTML для обучения мультимодальных моделей.
Наборы задач, где по состоянию и вопросу нужно дать типизированное решение: да/нет, класс, число.