five

tyzhu/lmind_nq_train1000_eval500_v1_doc_qa

收藏
Hugging Face2024-02-02 更新2024-03-04 收录
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/tyzhu/lmind_nq_train1000_eval500_v1_doc_qa
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
--- configs: - config_name: default data_files: - split: train_qa path: data/train_qa-* - split: train_recite_qa path: data/train_recite_qa-* - split: eval_qa path: data/eval_qa-* - split: eval_recite_qa path: data/eval_recite_qa-* - split: all_docs path: data/all_docs-* - split: all_docs_eval path: data/all_docs_eval-* - split: train path: data/train-* - split: validation path: data/validation-* dataset_info: features: - name: answers struct: - name: answer_start sequence: 'null' - name: text sequence: string - name: inputs dtype: string - name: targets dtype: string splits: - name: train_qa num_bytes: 115608 num_examples: 1000 - name: train_recite_qa num_bytes: 755758 num_examples: 1000 - name: eval_qa num_bytes: 58285 num_examples: 500 - name: eval_recite_qa num_bytes: 377880 num_examples: 500 - name: all_docs num_bytes: 950316 num_examples: 1462 - name: all_docs_eval num_bytes: 950216 num_examples: 1462 - name: train num_bytes: 1065924 num_examples: 2462 - name: validation num_bytes: 58285 num_examples: 500 download_size: 2722791 dataset_size: 4332272 --- # Dataset Card for "lmind_nq_train1000_eval500_v1_doc_qa" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)
提供机构:
tyzhu
原始信息汇总

数据集概述

数据集配置

  • 配置名称: default
  • 数据文件:
    • train_qa: 路径为 data/train_qa-*
    • train_recite_qa: 路径为 data/train_recite_qa-*
    • eval_qa: 路径为 data/eval_qa-*
    • eval_recite_qa: 路径为 data/eval_recite_qa-*
    • all_docs: 路径为 data/all_docs-*
    • all_docs_eval: 路径为 data/all_docs_eval-*
    • train: 路径为 data/train-*
    • validation: 路径为 data/validation-*

数据集信息

  • 特征:

    • answers:
      • answer_start: 序列类型为 null
      • text: 序列类型为 string
    • inputs: 数据类型为 string
    • targets: 数据类型为 string
  • 分割:

    • train_qa: 字节数为 115608,样本数为 1000
    • train_recite_qa: 字节数为 755758,样本数为 1000
    • eval_qa: 字节数为 58285,样本数为 500
    • eval_recite_qa: 字节数为 377880,样本数为 500
    • all_docs: 字节数为 950316,样本数为 1462
    • all_docs_eval: 字节数为 950216,样本数为 1462
    • train: 字节数为 1065924,样本数为 2462
    • validation: 字节数为 58285,样本数为 500
  • 下载大小: 2722791 字节

  • 数据集大小: 4332272 字节

5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作