distilabel-internal-testing/ultrafeedback-mini
收藏Hugging Face2024-04-24 更新2024-06-11 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/distilabel-internal-testing/ultrafeedback-mini
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资源简介：
该数据集是通过distilabel创建的，包含一个`pipeline.yaml`文件，可用于重现生成该数据集的管道。数据集的结构包括指令、生成模型、评分、理由和ultrafeedback模型等特征。默认配置下的示例数据结构展示了生成模型、指令、评分、理由和ultrafeedback模型的具体内容，并提供了加载数据集的Python代码示例。
该数据集是通过distilabel创建的，包含一个`pipeline.yaml`文件，可用于重现生成该数据集的管道。数据集的结构包括指令、生成模型、评分、理由和ultrafeedback模型等特征。默认配置下的示例数据结构展示了生成模型、指令、评分、理由和ultrafeedback模型的具体内容，并提供了加载数据集的Python代码示例。
提供机构：
distilabel-internal-testing
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称: ultrafeedback-mini
数据集大小:
- 下载大小: 19638字节
- 数据集大小: 4479字节
数据集结构:
- 训练集大小: 4479字节，包含1个样本
数据集特征:
- instruction: 字符串类型
- wow: 字符串序列类型
- generation_models: 字符串序列类型
- ratings: 整数序列类型（int64）
- rationales: 字符串序列类型
- ultrafeedback_model: 字符串类型
数据集配置:
- config_name: default
- data_files:
- split: train
- path: data/train-*
数据集示例结构:
- generation_models: 模型名称列表
- instruction: 指令文本
- ratings: 评分列表
- rationales: 理由文本列表
- ultrafeedback_model: 模型名称
- wow: 字符串序列，包含多个文本示例
数据集加载方式: python from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("distilabel-internal-testing/ultrafeedback-mini")
