alehc/rejection-sampling-QA
收藏Hugging Face2024-01-01 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/alehc/rejection-sampling-QA
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资源简介：
Rejection Sampling QA数据集是一个非常小的、精心策划的问题-答案对集合。问题手工制作，用于测试模型在不同领域遵循指令的能力。答案通过Microsofts Phi-2模型生成，并使用OpenAssistants Large DeBERTa v3 Reward Model v2进行筛选。数据集的语言为英语，遵循MIT许可证。每个样本包含id、question和answer三个键，分别表示样本的ID、问题和最佳生成的答案。
Rejection Sampling QA数据集是一个非常小的、精心策划的问题-答案对集合。问题手工制作，用于测试模型在不同领域遵循指令的能力。答案通过Microsofts Phi-2模型生成，并使用OpenAssistants Large DeBERTa v3 Reward Model v2进行筛选。数据集的语言为英语，遵循MIT许可证。每个样本包含id、question和answer三个键，分别表示样本的ID、问题和最佳生成的答案。
提供机构：
alehc
原始信息汇总
Rejection Sampling QA 数据集概述
数据集描述
- 数据集名称： Rejection Sampling QA
- 语言： 英语
- 许可证： MIT License
- 标签： QA, testing, tiny
- 大小类别： n<1K
- 任务类别： conversational, text-generation, text2text-generation
数据集结构
- 特征：
id: 数据样本的唯一标识，数据类型为int64question: 问题，数据类型为stringanswer: 答案，数据类型为string
- 分割：
train: 训练集，包含 10 个样本，占用 8246 字节
数据生成
- 答案生成： 使用 Microsofts Phi-2 生成答案，并通过 OpenAssistants Large DeBERTa v3 Reward Model v2 进行筛选。
- 提示格式： 受 Stanfords Alpaca 启发，包含 "Lets think step by step" 以提高性能。
- 系统提示： 确保答案有益、尊重且诚实，不包含任何有害或非法内容。
数据集详情
- 数据集大小： 8246 字节
- 下载大小： 12113 字节
- 配置：
default配置，包含训练集数据文件路径data/train-*
