Датасет · glaiveai
RAG-датасет с цитатами и режимом ответа
glaiveai/RAG-v1
Около 50 тыс. примеров для дообучения RAG-моделей с цитированием документов.
Что внутри
Датасет содержит примерно 50 тыс. строк, собранных на платформе Glaive для RAG-сценариев. В каждой строке есть список документов-контекстов, вопрос, ответ и режим ответа. Ответы начинаются с цитируемых документов и содержат теги <co: 1> для разметки цитат; режим задаёт, должен ли модель опираться только на контекст или также на внутренние знания.
Что можно сделать
- Дообучать RAG-модель отвечать по документам
- Тренировать модели с обязательным цитированием
- Проверять grounded-ответы и режим ответа
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 289
- Лайков
- 103
Модели, обученные на нём
- mradermacher/SatellaRAG-0.8B-GGUF 1,5 тыс.
- EphAsad/SatellaRAG-0.8BГенерация текста 864
- mradermacher/Satella-RAG-27B-GGUF 686
- EphAsad/Satella-RAG-27BКартинка + текст 333
- glaiveai/Llama-3-8B-RAG-v1Генерация текста 80
- KT313/Llama-3-8B-RAG-v1-exl2-6.0bpwГенерация текста 15
- TrustLLMeu/trustllm-v2-8b-sft-mixb2-expГенерация текста 13
- mobeetle/Llama-3-8B-RAG-v1-Q4_K_M-GGUF 9
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("glaiveai/RAG-v1")