Датасет · Open-Orca
Очищенные инструкции с ответами GPT-4
Open-Orca/SlimOrca
Около 500 тыс. GPT-4-ответов, отфильтрованных по аннотациям FLAN, для обучения инструкционных моделей.
Что внутри
Англоязычный текстовый набор инструкций и ответов, очищенная подвыборка OpenOrca. Содержит около 500 тыс. ответов GPT-4; дополнительный проход GPT-4 удалил ответы, которые выглядели неверными по человеческим аннотациям FLAN. Задачи включают question answering, суммаризацию, классификацию и другие.
Что можно сделать
- SFT инструкционной LLM
- Дообучение LoRA для QA и суммаризации
- Сравнение с полным OpenOrca
- Задачи
- Классификация текста, Разметка токенов, Вопросы по таблицам, Вопрос-ответ, Zero-shot классификация, Суммаризация
- Языки
- Английский
- Размер
- 100K–1M записей
- Скачиваний за месяц
- 3 тыс.
- Лайков
- 310
Модели, обученные на нём
- rombodawg/rombos_Replete-Coder-Llama3-8BГенерация текста 9,2 тыс.
- jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.2Генерация текста 9,1 тыс.
- Weyaxi/Einstein-v6.1-Llama3-8BГенерация текста 9,1 тыс.
- jondurbin/bagel-dpo-34b-v0.5Генерация текста 9 тыс.
- jondurbin/bagel-8b-v1.0Генерация текста 9 тыс.
- mradermacher/bagel-34b-v0.5-i1-GGUF 3,8 тыс.
- mradermacher/bagel-dpo-34b-v0.5-i1-GGUF 3,7 тыс.
- mradermacher/rombos_Llama3-8B-Instruct-Replete-Adapted-i1-GGUF 3 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Open-Orca/SlimOrca")