Датасет · HuggingFaceH4
10 тыс. человеческих инструкций для SFT
HuggingFaceH4/no_robots
10 тыс. инструкций и ответов от людей для SFT, чтобы модели лучше следовали командам.
Что внутри
Датасет содержит 10 тыс. инструкций и демонстраций, созданных квалифицированными аннотаторами вручную, без генерации GPT. Он смоделирован по описанию инструкционного датасета из статьи OpenAI InstructGPT и в основном состоит из одноходовых примеров. Язык — английский, размер — от 10 тыс. до 100 тыс. записей; данные подходят для supervised fine-tuning (SFT).
Что можно сделать
- Дообучить модель следовать инструкциям через SFT
- Сделать LoRA для instruction following
- Сравнить человеческие и синтетические инструкции
- Задачи
- Генерация текста
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 48,3 тыс.
- Лайков
- 608
Модели, обученные на нём
- prem-research/DeepSeek-V4-Flash-0731-abliteratedГенерация текста 39,8 тыс.
- protectai/deberta-v3-base-prompt-injectionКлассификация текста 35,1 тыс.
- DeepNarra/Paham-ExperimentalГенерация текста 13,2 тыс.
- Weyaxi/Einstein-v6.1-Llama3-8BГенерация текста 9,1 тыс.
- BSC-LT/salamandra-7b-instruct-2606Генерация текста 9 тыс.
- mradermacher/kisoku-1.6b-chat-i1-GGUFГенерация текста 4,1 тыс.
- ltg/normistral-7b-warm-instructГенерация текста 3 тыс.
- mradermacher/Aitana-7B-S-Instruct-i1-GGUFГенерация текста 2,2 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("HuggingFaceH4/no_robots")