ai2-adapt-dev/daring-anteater-specialized

---
dataset_info:
features:
- name: system
dtype: string
- name: mask
dtype: string
- name: dataset
dtype: string
- name: conversations
list:
- name: from
dtype: string
- name: value
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 166293498.773721
num_examples: 17082
download_size: 35834893
dataset_size: 166293498.773721
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

Made with:
```
from datasets import load_dataset
data = load_dataset("json", data_files="https://huggingface.co/datasets/nvidia/Daring-Anteater/resolve/main/train.jsonl")
data_filtered = data.filter(lambda ex: ex['dataset'] != "synthetic_conv")
data_filtered.push_to_hub("ai2-adapt-dev/daring-anteater-specialized")
```

数据集信息：
特征：
- 名称：system
数据类型(dtype)：字符串(string)
- 名称：mask
数据类型(dtype)：字符串(string)
- 名称：dataset
数据类型(dtype)：字符串(string)
- 名称：conversations
列表(list)：
- 名称：from
数据类型(dtype)：字符串(string)
- 名称：value
数据类型(dtype)：字符串(string)
拆分：
- 名称：train
字节数(num_bytes)：166293498.773721
样本数(num_examples)：17082
下载大小：35834893
数据集大小：166293498.773721
配置：
- 配置名称：default
数据文件：
- 拆分：train
路径：data/train-*

使用以下代码创建：

from datasets import load_dataset
data = load_dataset("json", data_files="https://huggingface.co/datasets/nvidia/Daring-Anteater/resolve/main/train.jsonl")
data_filtered = data.filter(lambda ex: ex['dataset'] != "synthetic_conv")
data_filtered.push_to_hub("ai2-adapt-dev/daring-anteater-specialized")