pankajmathur/alpaca_orca
收藏Hugging Face2023-06-26 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
Explain tuned Alpaca数据集是通过使用Orca研究论文中的方法创建的，特别是利用了Orca研究论文中提供的15个系统指令来生成自定义数据集。这种方法与原始数据集中使用的普通指令调优方法不同，有助于学生模型（如orca_mini_13b）从教师模型（ChatGPT的gpt-3.5-turbo-0301版本）学习思维过程。README还提到了如何在每个指令前添加系统提示。
Explain tuned Alpaca数据集是通过使用Orca研究论文中的方法创建的，特别是利用了Orca研究论文中提供的15个系统指令来生成自定义数据集。这种方法与原始数据集中使用的普通指令调优方法不同，有助于学生模型（如orca_mini_13b）从教师模型（ChatGPT的gpt-3.5-turbo-0301版本）学习思维过程。README还提到了如何在每个指令前添加系统提示。
提供机构：
pankajmathur
原始信息汇总
数据集概述
基本信息
- 许可证: cc-by-nc-sa-4.0
- 任务类别: 文本生成
- 语言: 英语
- 数据集大小: 10K<n<100K
数据集描述
- 创建方法: 基于Orca研究论文的方法进行解释调优
- 数据集规模: 约52K样本
- 特色: 利用Orca研究论文中的15个系统指令生成定制数据集，与原始数据集使用的传统指令调优方法不同
- 应用: 帮助学生模型（如orca_mini_13b）学习教师模型（ChatGPT的gpt-3.5-turbo-0301版本）的思考过程
- 数据集结构: 每个指令前添加系统提示
