eddyejembi/PoemLib
收藏Hugging Face2024-05-03 更新2024-06-12 收录
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资源简介：
PoemLib数据集包含以Mad Libs游戏风格创作的幽默诗歌。该数据集旨在通过使用Meta Llama 3 8b-instruct模型生成，以微调大型语言模型，使其能够根据给定的提示生成类似Mad Libs的诗歌。数据集的创建过程使用了Matt Shumer开发的GPT-LLM Trainer框架，该框架通过提示大型语言模型来生成精心策划的数据集。数据集由两个字段组成：Prompt字段包含输入的提示词列表，Response字段包含模型根据提示词生成的Mad Libs风格诗歌。
PoemLib数据集包含以Mad Libs游戏风格创作的幽默诗歌。该数据集旨在通过使用Meta Llama 3 8b-instruct模型生成，以微调大型语言模型，使其能够根据给定的提示生成类似Mad Libs的诗歌。数据集的创建过程使用了Matt Shumer开发的GPT-LLM Trainer框架，该框架通过提示大型语言模型来生成精心策划的数据集。数据集由两个字段组成：Prompt字段包含输入的提示词列表，Response字段包含模型根据提示词生成的Mad Libs风格诗歌。
提供机构：
eddyejembi
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
PoemLib Dataset
数据集描述
该数据集包含以madlib游戏风格创作的幽默诗歌。它使用Meta Llama 3 8b-instruct模型生成，旨在微调大型语言模型，以根据给定提示生成madlib风格的诗歌。
语言
- 英语
标签
- 艺术
- 诗歌
- madlib
- 喜剧
大小分类
- 小于1K
数据集结构
数据集包含两个字段：Prompt（提示）和Response（响应）。Prompt字段包含作为模型输入的单词列表，Response字段包含模型基于这些单词生成的madlib诗歌。
用途
该数据集旨在帮助训练或微调语言模型，以生成基于给定提示的Mad Libs风格诗歌，旨在创造有趣和创意的诗歌。
数据集创建
数据集的创建旨在通过人类反馈的强化学习（RLHF）改进大型语言模型，帮助模型根据人类输入学习和生成更好的响应。
引用
Matt Shumer GPT LLM Trainer
