0-hero/MATH
收藏Hugging Face2025-03-05 更新2025-04-12 收录
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0-hero相关数据集
0-hero/distilabel-math-preference-dpo
该数据集包含多个特征，如metadata、prompt、chosen、chosen_rating、rejected和rejected_rating，数据类型包括字符串和浮点数。数据集分为一个训练集，包含2418个样本，总大小为7049182字节。数据集的下载大小为2862646字节。数据集标记为dpo。
Hugging Face2024-07-02 更新80
0-hero/Matter-0.1
Matter 0.1数据集是从35个其他数据集中精选的高质量记录，特别是从prompt-perfect数据集中提取的。该数据集包含了所有评分为5的记录，并进行了去重和去污染处理。数据集的大小约为1.4B tokens和2.5M条记录。该数据集旨在通过微调模型的各种子集和组合来创建性能最佳的v1数据集。
Hugging Face2024-03-21 更新100
0-hero/lj_speech_with_spectogram
该数据集用于将音频波形转换为ASCII艺术，并通过微调Mistral模型来从ASCII艺术中预测文本。数据集包含音频、文本、归一化文本和频谱图等特征，并提供了训练集的分割信息。实验结果显示，尽管进行了微调，但模型的性能并未显著提升。
Hugging Face2024-04-05 更新100
0-hero/prompt-perfect
该数据集包含了使用GPT-3.5和GPT-4模型对多个流行数据集进行评分的结果。这些数据集包括airoboros-2.1、alpaca-gpt4、dolphin等，评分基于“Self-Alignment with Instruction Backtranslation”论文中的提示。每个数据集都有两个额外的列：score和extracted_score，分别表示模型的响应和提取的分数。评分模型包括
Hugging Face2024-03-10 更新170
0-hero/prompt-perfect-dpo
该数据集是Prompt Perfect的DPO版本，通过对多个流行数据集进行评分和生成新的数据对来创建。数据集包含四个额外的列：accepted_pair（原始输出或生成输出，评分为4或5）、rejected_pair（原始输出或生成输出，评分为1、2或3）、generated（生成的数据对，包括接受和拒绝的）和generator_model（用于生成数据对的模型）。数据集的创建过程包括使用GPT
Hugging Face2024-02-22 更新140
