贵州省陆生野生动物重要栖息地名录|生物多样性数据集|生态环境保护数据集

贵州省政府数据开放平台2024-12-09 更新2024-12-14 收录

生物多样性

生态环境保护

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https://data.guizhou.gov.cn/open-data/8717d628-2ce4-402a-814b-4363605320a2?type=data

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资源简介：

贵州省陆生野生动物重要栖息地名录

提供机构：

贵州省林业局

创建时间：

2024-12-09

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数据集 4098个

机构 8个

大模型

数据集 439个

机构 10个

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数据集 37个

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指令微调

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--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```

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