Датасет · NousResearch
Данные для вызова функций и JSON-режима
NousResearch/hermes-function-calling-v1
Диалоги для обучения LLM вызову функций, JSON-режиму и структурированному извлечению.
Что внутри
Датасет на английском объединяет структурированные выходы и данные function calling, использованные в серии Hermes 2 Pro. Внутри есть диалоги с вызовами функций, json-mode, agentic json-mode и примеры структурированного извлечения. Формат — текстовые разговоры; размер от 10K до 100K примеров.
Что можно сделать
- Дообучение LLM (SFT) вызову функций
- Настройка JSON-режима и структурированного вывода
- Оценка агентных сценариев
- Задачи
- Генерация текста, Вопрос-ответ, Эмбеддинги
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 26,2 тыс.
- Лайков
- 511
Модели, обученные на нём
- mradermacher/Cyber-Ornith-1.5-9B-OBLITERATED-i1-GGUF 898,7 тыс.
- LuffyTheFox/Qwen3.6-35B-A3B-Uncensored-Genesis-Hermes-MTP-GGUFКартинка + текст 360,8 тыс.
- dphn/Dolphin3.0-Llama3.1-8B-GGUF 54 тыс.
- bartowski/cognitivecomputations_Dolphin3.0-Mistral-24B-GGUFГенерация текста 51,9 тыс.
- bartowski/Dolphin3.0-Llama3.1-8B-GGUFГенерация текста 28,7 тыс.
- bartowski/Dolphin3.0-Llama3.2-3B-GGUFГенерация текста 14,3 тыс.
- bartowski/cognitivecomputations_Dolphin3.0-R1-Mistral-24B-GGUFГенерация текста 11,2 тыс.
- bartowski/Dolphin3.0-Qwen2.5-3b-GGUFГенерация текста 11,1 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("NousResearch/hermes-function-calling-v1")