有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
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这个数据集如何下载？
BelleGroup/train_0.5M_CN|自然语言处理数据集|中文语言模型数据集
收藏hugging_face2023-04-03 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/BelleGroup/train_0.5M_CN
下载链接
链接失效反馈资源简介：
包含约50万条由BELLE项目生成的中文指令数据。每条数据包含一个指令、输入（本数据集均为空）和输出。
提供机构：
BelleGroup
原始信息汇总
数据集概述
基本信息
- 许可证: GPL-3.0
- 任务类别: 文本到文本生成
- 语言: 中文
- 数据集大小: 10万至100万条数据
内容描述
- 数据来源: BELLE项目
- 数据量: 约50万条中文指令数据
数据结构
- 字段说明:
- instruction: 指令
- input: 输入（数据集中的输入均为空）
- output: 输出
使用限制
- 使用目的: 仅限于研究目的
- 禁止用途: 不得用于商业用途或可能对社会造成危害的用途
- 免责声明: 本数据集不代表任何立场、利益或想法，使用本数据集造成的任何损害、纠纷，本项目不承担责任。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
BelleGroup/train_0.5M_CN数据集的构建，是基于BELLE项目生成的中文指令数据，共计约50万条。这些数据旨在模拟和提供文本到文本生成的训练场景，其中每一条记录由一个指令和相应的输出构成，而输入字段为空，反映了数据集特定的使用场景和构建逻辑。
特点
该数据集显著的特点在于其专为大规模中文文本生成任务而设计，数据条目清晰，包含指令、输入和输出三个字段。指令字段明确指出了文本处理的任务要求，而输出字段则展示了根据指令得到的处理结果，体现了数据集在文本生成任务中的实用性和指导性。此外，数据集遵循GPL-3.0协议，确保了数据的合法使用和共享。
使用方法
使用BelleGroup/train_0.5M_CN数据集时，用户需遵循特定的使用限制，即仅限于研究目的，禁止用于商业或可能对社会造成危害的场合。用户可以通过数据集中的指令和输出来训练和评估文本生成模型，指令字段指导模型理解和执行特定的文本操作，而输出字段则作为模型性能评价的参考标准。在应用前，用户应确保对数据集的使用符合相关法律法规和伦理标准。
背景与挑战
背景概述
BelleGroup/train_0.5M_CN数据集，诞生于BELLE项目，该项目由相关研究人员和机构共同发起，旨在推动自然语言处理领域的发展。该数据集创建于近期，包含约50万条中文指令数据，主要针对文本到文本生成的任务，为研究者和开发者提供了丰富的实验资源。此数据集的问世，不仅丰富了中文自然语言处理的数据资源，也为相关领域的研究带来了新的视角和可能性。
当前挑战
该数据集在解决文本2文本生成领域问题的同时，也面临诸多挑战。首先，数据集构建过程中，确保指令的准确性和多样性是一大难题。其次，数据集在遵守使用限制的同时，如何平衡研究自由度与合规性也是一个挑战。此外，数据集在应用于模型训练时，如何有效避免偏差和误导，保持输出的中立性，也是当前面临的重要问题。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域，BelleGroup/train_0.5M_CN数据集的典型应用场景是文本到文本生成的任务，尤其是指令微调。研究者可以借助该数据集，训练模型理解和执行中文指令，从而提升模型在特定任务中的表现。
实际应用
在实际应用中，BelleGroup/train_0.5M_CN数据集可以被用于开发智能助手、自动回复系统等，能够理解和响应复杂中文指令的软件，从而提升用户体验和系统的智能化水平。
衍生相关工作
基于BelleGroup/train_0.5M_CN数据集，学术界衍生出了一系列相关工作，如指令细粒度理解、指令生成质量评估等，这些研究进一步拓宽了自然语言处理技术在中文指令处理领域的应用范围。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
www.omim.org 收录
ICESat-2 Data
ICESat-2 Data 是由美国国家航空航天局（NASA）发布的卫星数据集，主要用于全球冰层和陆地高程的测量。该数据集包括高精度激光测高数据，用于研究冰川、海冰、植被和地形变化。
icesat-2.gsfc.nasa.gov 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录
专精特新“小巨人”合肥企业名单（第一批～第四批）
根据工信部的定义，专精特新“小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者，是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。 截止第四批，目前，全市“小巨人”企业总数达140户，占全国的1.6%，在全国城市及省会城市排名各进一位，位居全国城市第十四，省会城市第五。 2022 年 6 月，合肥市发布《专精特新中小企业倍增培育行动计划》，到2025年，合肥计划培育省级专精特新冠军企业和国家级专精特新“小巨人”企业300家，推动50家专精特新中小企业上市挂牌。接下来，合肥还将支持地方国有金融机构设立专精特新专项融资产品，力争每条产业链培育一批国家级专精特新“小巨人”企业。
合肥数据要素流通平台 收录