Tachibana-QVQ

**Tachibana-QVQ** is a dataset containing code-reasoning and code-instruct responses across a wide variety of programming tasks.

This dataset contains:

- 103k prompts from [sequelbox/Tachibana](https://huggingface.co/datasets/sequelbox/Tachibana), with all responses generated by [Qwen/QVQ-72B-Preview.](https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B-Preview)
- Responses demonstrate QVQ's code-reasoning ability and general code capabilities.

**Responses have not been filtered or edited at all:** some responses will contain infinite thought loops, incomplete answers, inaccurate responses, or other identified or unidentified issues with Qwen's current iteration of the QVQ model.

Users should consider applying their own sub-filtering and manual examination of the dataset before use in training.

Do as you will.

**Tachibana-QVQ** 是一款覆盖各类编程任务的代码推理与代码指令响应数据集。

该数据集包含以下内容：
- 103,000条提示词，源自数据集[sequelbox/Tachibana](https://huggingface.co/datasets/sequelbox/Tachibana)，所有响应均由模型[Qwen/QVQ-72B-Preview](https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B-Preview)生成。
- 此类响应可展现QVQ的代码推理能力与通用代码编程能力。

**所有响应均未经过任何过滤或编辑**：部分响应可能存在无限思维循环、回答不完整、响应不准确，或Qwen当前迭代版本QVQ模型的其他已知或未知问题。

用户在将该数据集用于模型训练前，应自行开展次级过滤与人工审核工作。

可按需使用。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Tachibana-QVQ是一个专注于代码推理和指令响应的数据集，包含103,000个提示，由Qwen/QVQ-72B-Preview模型生成。该数据集未经过滤，可能存在不完整或不准确内容，建议用户在使用前进行筛选和手动检查。