UnpredicTable数据集由从互联网表格中提取的少样本任务组成，旨在通过微调语言模型来提高其在少样本学习中的表现。数据集包含多个版本和子集，涵盖了广泛的任务类型，如多项选择、问答、文本分类等。数据集的创建基于WDC Web Table Corpus，并通过自动化的方式将表格转换为少样本学习任务。

Hugging Face2022-08-04 更新190

rookshanks/toy_dataset_correcting

自然语言处理

问答系统

--- dataset_info: features: - name: question sequence: int64 - name: answer_prefix sequence: int64 - name: answer_continuation sequence: int64 splits: - name: train num_byt

Hugging Face2023-08-16 更新70

logits-dataset-mock

机器学习

自然语言处理

该数据集主要用于训练三个不同的模型，包含输入ID、注意力掩码和标签等特征。每个模型还有对应的top-k预测结果的logits和indices。数据集仅包含训练集，共有100个样本，总大小为511186800字节，下载大小为78724280字节。

Hugging Face2024-08-23 更新60

charan101/input_target_pairs_50_final

机器学习

自然语言处理

该数据集包含两个主要特征：input和target，均为字符串类型。数据集包含一个训练分割，大小为134742字节，包含353个示例。数据集的下载大小为73111字节，总大小为134742字节。默认配置文件指定了数据文件的路径为data/train-*。

Hugging Face2024-06-20 更新90

srbdtwentyfour/three_parts_cleaned

自然语言处理

对话系统

--- dataset_info: features: - name: id dtype: int64 - name: prompt dtype: string - name: response dtype: string - name: model dtype: string splits: - name: train num_

Hugging Face2024-06-09 更新60