Датасеты с Hugging Face с описанием на русском: что внутри и какие модели на них обучить. В каталоге уже 1 103, новые добавляются каждый час.
Отвечает DeepSeek · переписка хранится только в этой вкладке
Синтетические пары инструкция-ответ на английском для обучения агентных моделей.
10 331 промпт с оценками качества от сообщества — для обучения и проверки ранжирования промптов.
Наборы для оценки доменной адаптации LLM в финансах из статьи ICLR 2024.
100K–1M примеров function calling, переведённых из Glaive в ChatML.
33 тыс. очищенных диалогов с парными человеческими оценками моделей из Chatbot Arena.
10 тыс. длинных инструкций 8–64K токенов на en/zh для обучения и оценки long-context LLM.
3,4 млн пар инструкция-ответ на 52 языках, переведённых с английских alpaca-52k и dolly-15k.
Английские предложения с четырьмя человеческими исправлениями для оценки грамматики и беглости.
Небольшой набор джейлбрейк-промптов ChatGPT для изучения обхода ограничений.
Примеры с условием задачи, пошаговым решением и меткой для обучения и проверки математических рассуждений.
Мультимодальные captions на английском для выравнивания изображений и текста и обучения captioning-моделей.
Набор SFT-траекторий для агентных задач вроде Terminal-Bench 2.0 и SWE-Bench.
Курируемые примеры действий агентов с объяснениями рассуждений для шести реальных задач.
Набор инструкций Evol Instruct V2: в названии указано 196 тыс. примеров для обучения моделей.
6 тыс. SFT-примеров на английском и китайском с ответами длиной 2–32 тыс. слов.
340 юридических экзаменов из Швейцарии, ЕС и международного права для проверки reasoning-моделей.
Синтетический англоязычный датасет диалогов с персонами для обучения и оценки чат-ботов.
Датасет для обучения моделей редактированию текста по инструкциям на английском.
Пары инструкция–ответ по финансам на основе Alpaca и FiQA плюс 1,3 тыс. синтетических примеров.
Англоязычные тексты по offensive security, red team и пентесту для обучения и проверки моделей.
100 японских заданий с оценкой для проверки instruction-моделей.
Пары сравнений ответов, отобранные для обучения reward-моделей из статьи WebGPT.
Корпус текстов для сравнения ответов человека и ChatGPT; подходит для классификации и оценки сходства.
Пары предпочтений для обучения безопасному коду с исправлениями и аудитом качества.