LlameUser/relative-positioning
收藏Hugging Face2024-01-25 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
该数据集旨在教授大型语言模型（LLMs）相对定位（如上方、左侧、下方等），这在大多数LLMs中，即使是SOTA模型，也无法在所有情况下准确生成。数据集包含在一个256x256的网格上进行相对定位的数据，假设原点[0, 0]位于左下角，随机创建两个对象（Object 1, Object 2），并回答它们之间的相对位置。数据集由Antoine Angert策划，使用英语，遵循Apache-2.0许可证。数据集的结构包括两个特征：Prompt（字符串）和Response（字符串）。数据集的创建动机是为了测试LLMs处理位置数据（2D, 3D）的能力，并发现大多数小型模型在处理位置理解上表现不佳，而较大的模型在没有其他上下文的情况下表现较好，但在结合其他无关上下文时性能大幅下降。数据集是通过Python脚本生成的。
该数据集旨在教授大型语言模型（LLMs）相对定位（如上方、左侧、下方等），这在大多数LLMs中，即使是SOTA模型，也无法在所有情况下准确生成。数据集包含在一个256x256的网格上进行相对定位的数据，假设原点[0, 0]位于左下角，随机创建两个对象（Object 1, Object 2），并回答它们之间的相对位置。数据集由Antoine Angert策划，使用英语，遵循Apache-2.0许可证。数据集的结构包括两个特征：Prompt（字符串）和Response（字符串）。数据集的创建动机是为了测试LLMs处理位置数据（2D, 3D）的能力，并发现大多数小型模型在处理位置理解上表现不佳，而较大的模型在没有其他上下文的情况下表现较好，但在结合其他无关上下文时性能大幅下降。数据集是通过Python脚本生成的。
提供机构：
LlameUser
原始信息汇总
数据集概述
数据集信息
- 名称: relative-positioning
- 语言: 英语
- 许可证: Apache-2.0
- 任务类别: 特征提取
- 标签: 代码
- 大小类别: 10K<n<100K
数据集结构
- 特征:
- prompt: 字符串类型
- response: 字符串类型
- 分割:
- 训练集: 10000个样本，数据大小为916486字节
数据集内容
- 描述: 数据集包含在256x256网格上的相对定位数据。假设原点[0, 0]位于左下角，随机创建两个对象（Object 1, Object 2），答案为它们之间的相对位置。
- 用途: 用于微调语言模型，特别是处理位置数据（2D, 3D）的能力。
数据集创建
- 采集与处理: 数据集通过Python脚本生成。
- 采集理由: 旨在提升语言模型处理位置数据的能力，特别是在没有其他上下文干扰的情况下。
