critic and gen to retrain

kaggle2024-05-09 更新2024-05-11 收录

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these are the generators and the discriminators , that i trained.

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2024-04-28

debug-gen_critic

该数据集包含文本对话数据及其相关评分信息，主要用于对话生成和评分预测任务。数据集包含五个结构化字段：prompt（字符串类型，表示对话提示）、response（字符串类型，表示对话回复）、pred（浮点数类型，表示预测值）、target（浮点数类型，表示目标值）和score（浮点数类型，表示评分）。数据集分为五个训练子集（train_89、train_90、train_91、train_2和tra

Hugging Face2026-01-30 更新120

020200-ppo_gen-vpt-r-gen_critic

该数据集包含86个训练分片，每个分片包含文本对话数据及其相关数值指标。主要字段包括：提示文本（prompt）、响应文本（response）、预测值（pred）、目标值（target）和评分（score），其中前两个字段为字符串类型，后三个为浮点数值。数据总量达17.6GB，包含约280万条样本（各分片样本数从11,368到39,839不等），适用于对话生成质量评估、响应预测模型训练等自然语言处理任

Hugging Face2026-02-08 更新60

013001-vpt_gen-14b-no_v0-gen_critic

该数据集包含多个训练分片，每个分片包含不同数量的样本和字节大小。数据集的主要特征包括：提示（prompt）、响应（response）、预测值（pred）、目标值（target）和分数（score）。每个分片的样本数量在11038到13703之间，总下载大小约为1.65GB，数据集总大小约为5.99GB。该数据集适用于需要处理文本和数值数据的机器学习任务，如自然语言处理和回归分析。

Hugging Face2026-02-01 更新50

020201-ppo_gen-vpt_0.6b-gen_critic

该数据集包含127个训练子集，每个子集规模从11,920到40,469个样本不等，总数据量达27.98GB。数据集包含五个核心字段：prompt（字符串类型，表示输入提示）、response（字符串类型，表示对应回复）、pred（float64类型，预测值）、target（float64类型，目标值）和score（float64类型，评分值）。数据以多个分片形式存储，每个分片独立保存。虽然数据集未

Hugging Face2026-02-03 更新30

020200-ppo_gen-vpt-fix-gen_critic

该数据集包含54个训练分片（train_1至train_54），每个分片包含文本提示（prompt）、响应（response）以及三个数值型字段：预测值（pred）、目标值（target）和分数（score）。数据集总大小为7.9GB（压缩下载大小为2.03GB），共包含约850,000个样本实例。各分片规模不等，最小分片（train_13）包含11,542个样本（55.8MB），最大分片（tra

Hugging Face2026-02-05 更新70