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
Бенчмарк: модель получает неструктурированное состояние и отвечает на пять типизированных вопросов вероятностями.
Большой двуязычный текстовый датасет для математических рассуждений и agentic search.
Проверенный набор задач Terminal-Bench 2.0 с исправленными инструкциями и логикой оценки.
Вопросы AIME 2026 с ответами в LaTeX для оценки моделей на MathArena.
182 тыс. примеров с чередованием текста и изображений для пошаговых визуальных рассуждений.
Тысяча вопросов с трассами рассуждений от DeepSeek R1 для обучения и проверки reasoning-моделей.
Описания 3D-объектов из Objaverse, ABO и ShapeNet плюс облака точек, рендеры и латенты Shap-E.
Мультидоменные пары вопрос-ответ с вариантами и трассами рассуждений для обучения reasoning-LLM.
ASR-тесты с аудио и текстом, отсортированные по длине и сохранённые в parquet.
58 тыс. комментариев Reddit с разметкой по 27 эмоциям или Neutral для классификации.
31 тыс. часов спонтанной речи по изображениям на 105 языках Индии, с транскриптами для ASR и мультимодальных задач.
Около 900 тыс. соревновательных задач по математике с решениями в формате Chain of Thought.
Английский датасет полезности для выравнивания LLM по фактичности, связности и длине ответов.
Параллельные тексты на 100 языках, где одной стороной пары всегда выступает английский.
Крупная компиляция SFT-данных NVIDIA для math, code, STEM, reasoning и tool calling.
103K сложных математических задач с проверяемыми ответами, очищенных от утечек, для RL-обучения.
100 часов записей встреч с синхронизированными микрофонами, видео и текстом для ASR и анализа встреч.
Датасет для проверки LLM, умеет ли модель находить и различать несколько «иголок» в длинном контексте.
Код из GitHub с уровнями очистки L0–L3 для обучения языковых моделей.
Крупный синтетический датасет пар «скриншот — HTML/CSS-код» для генерации UI по изображению.
939 344 примера из смеси наборов для SFT-обучения моделей серии Tulu 3.
Бенчмарк TACO: 25 443 задачи по Python для обучения и проверки генерации кода.
Миллионный набор текстовых промптов и сгенерированных видео для исследований text-to-video.
Небольшой англоязычный текстовый датасет для работы LIMO: Less is More for Reasoning.