lation/WeatherQA_Cot_SFT
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license: apache-2.0
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应用场景：
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lation相关数据集
WeatherQA_SFT
WeatherQA_SFT是一个监督微调（SFT）数据集，从WeatherQA数据集派生而来，用于视觉/多模态语言模型的训练。该数据集聚焦于美国本土的严重天气地理位置定位和潜在危险分析。它包含了超过7000个图像-文本对，图像涵盖复杂的天气模式，如环境不稳定性参数、地表观测和雷达反射率合成。每个图像都与两项多项选择题问答任务的文本配对，用于预测可能受影响的地理区域和评估严重对流天气事件的可能性。
Hugging Face2025-04-06 更新800
tinycompany/CoT-SFT
该数据集包含对话信息，每个对话条目都包含内容（content）和角色（role）信息，还有一个来源（source）字段。数据集被分割为训练集，共有53904个示例，总大小为285,877,527字节。这些信息表明数据集可能是用于训练对话系统的。
Hugging Face2025-03-21 更新20
Zaynoid/sft_granularity_cot
--- language: - en task_categories: - token-classification tags: - medical - NER - chain-of-thought - clinical - alpaca configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/tr
Hugging Face2026-04-03 更新00
ZhanxiangHua/WeatherQA_SFT
WeatherQA_SFT 是一个基于 WeatherQA 数据集的监督微调（SFT）数据集，采用 sharegpt 格式，专为视觉/多模态语言模型设计。该数据集聚焦于美国本土（CONUS）的严重天气地理位置定位和潜在灾害分析。数据集包含超过7,000个图像-文本对，包括2014年至2019年的训练集和2020年的测试集。图像涵盖了复杂的天气模式，如环境不稳定性参数、地表观测和雷达反射率合成。每个
Hugging Face2025-04-06 更新200
weatherQA-Irish, weatherQA-Sydney, trafficQA-TFNSW
本文介绍了三个新数据集：weatherQA-Irish、weatherQA-Sydney和trafficQA-TFNSW，这些数据集是为了评估KG-IRAG框架的性能而创建的。这些数据集包含了详细的时空信息，能够支持模型进行基于实时的信息检索和逻辑推理。数据集的构建旨在测试模型处理涉及动态时间信息检索和数学推理的查询能力，例如确定最佳时间重新安排行程。
arXiv2025-03-18 更新620
