aimlresearch2023/distilabel_1

该数据集是通过distilabel工具生成的，包含一个`pipeline.yaml`文件，用于重现生成该数据集的流程。数据集的结构包括多个字段，如`instruction`、`generations`、`generation_models`、`ratings`和`rationales`，其中`generations`、`ratings`和`rationales`字段的值为`null`。数据集只有一个配置`default`，可以通过Hugging Face的`load_dataset`函数加载。该数据集是通过distilabel工具生成的，包含一个`pipeline.yaml`文件，用于重现生成该数据集的流程。数据集的结构包括多个字段，如`instruction`、`generations`、`generation_models`、`ratings`和`rationales`，其中`generations`、`ratings`和`rationales`字段的值为`null`。数据集只有一个配置`default`，可以通过Hugging Face的`load_dataset`函数加载。

原始信息汇总

数据集概述

数据集基本信息

• 数据集大小: 小于1KB
• 下载大小: 34956字节
• 数据集大小: 59771字节

数据集特征

• instruction: 字符串类型
• generations: 序列类型，值为null
• generation_models: 序列类型，字符串
• ratings: 序列类型，值为null
• rationales: 序列类型，值为null

数据集分割

• 训练集: 100个样本，大小为59771字节

配置信息

• 默认配置:
  • 数据文件路径: data/train-*

数据集加载

• 使用以下代码加载数据集： python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("aimlresearch2023/distilabel_1")

数据集示例结构

• 默认配置下的示例结构如下： json { "generation_models": ["microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct", "microsoft/Phi-3-mini-128k-instruct"], "generations": [null, null], "instruction": "Provide step-by-step instructions on how to make a safe and effective homemade all-purpose cleaner from common household ingredients. The guide should include measurements, tips for storing the cleaner, and additional variations or scents that can be added. Additionally, the guide should be written in clear and concise language, with helpful visuals or photographs to aid in the process.", "ratings": [null, null], "rationales": [null, null] }