Датасет · m-a-p
Данные обратной связи для генерации кода
m-a-p/Code-Feedback
Англоязычный датасет question-answering для систем генерации кода с улучшением.
Что внутри
Code-Feedback — англоязычный текстовый датасет для задачи question-answering. В карточке он связан с OpenCodeInterpreter — семейством открытых систем генерации кода, которые объединяют LLM с исполнением и итеративным улучшением. Размер — от 10 тыс. до 100 тыс. записей.
Что можно сделать
- Обучение модели генерации кода с исполнением
- LoRA для итеративного исправления кода
- Оценка систем code generation и refinement
- Задачи
- Вопрос-ответ
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 1,8 тыс.
- Лайков
- 251
Модели, обученные на нём
- 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.
- bartowski/Dolphin3.0-Qwen2.5-1.5B-GGUFГенерация текста 7,4 тыс.
- bartowski/Dolphin3.0-Llama3.2-1B-GGUFГенерация текста 6,4 тыс.
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("m-a-p/Code-Feedback")