Python-инструкции на 25 тыс. задач
Очищенный набор из ~25 тыс. Python-инструкций с input/output для обучения и проверки кодовых моделей.
- Классификация текста
- Вопрос-ответ
- Разметка токенов
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
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.
Англоязычные диалоги ассистента о софтверных уязвимостях, CVE, CWE, исправлениях и web-appsec.
Многоходовые бытовые диалоги на английском с метками эмоций и коммуникативных намерений для диалоговых систем.
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.
300 тыс. текстов на 6 языках с разметкой PII для обучения моделей удаления персональных данных.
Тексты с персональными данными на английском, французском, немецком и итальянском для обучения privacy masking.
Синтетические финансовые документы на шести языках с разметкой персональных данных для обучения NER.
Цитаты на английском из Goodreads для multi-label классификации и генерации текста.
Подборка англоязычных книг по AI, ML, DL, RL, трансформерам и LLM для структурированного изучения.
Около 500 тыс. GPT-4-ответов, отфильтрованных по аннотациям FLAN, для обучения инструкционных моделей.
От 1 до 10 млн англоязычных примеров с цепочками рассуждений для генерации и классификации.
Мультиязычный набор для обучения фильтров безопасности LLM: джейлбрейки и инъекции.
Крупный корпус китайских романов 18+ для языковых и классификационных задач.
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.
Небольшой набор джейлбрейк-промптов ChatGPT для изучения обхода ограничений.