five

FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4|自然语言处理数据集|机器翻译数据集

收藏
hugging_face2023-12-06 更新2024-03-04 收录
自然语言处理
机器翻译
下载链接:
https://hf-mirror.com/datasets/FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据集通过将Evol-instruct-70k的英文问题翻译成中文,并请求GPT4生成中文回答而创建。数据集适用于文本生成、对话和文本到文本生成任务。
提供机构:
FreedomIntelligence
原始信息汇总

数据集概述

数据集创建方式

  • 将英文问题从Evol-instruct-70k翻译成中文。
  • 使用GPT4生成中文回答。
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
该数据集通过将[Evol-instruct-70k](https://huggingface.co/datasets/WizardLM/WizardLM_evol_instruct_70k)中的英文问题翻译成中文,并利用GPT4生成相应的中文回答,从而构建而成。这一过程确保了数据集在语言表达上的准确性和多样性,为中文自然语言处理任务提供了丰富的语料资源。
特点
FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集具有显著的特点,包括其语言多样性、生成文本的高质量以及在对话和文本生成任务中的广泛适用性。该数据集不仅涵盖了大量的中文语境,还通过GPT4的生成能力,确保了回答的深度和复杂性,使其在多语言模型训练和评估中具有重要价值。
使用方法
该数据集适用于多种自然语言处理任务,如文本生成、对话系统和文本到文本的转换。用户可以通过加载数据集进行模型训练、微调或评估,以提升在中文环境下的语言理解和生成能力。此外,数据集的高质量生成文本也为研究者提供了丰富的实验材料,有助于推动中文自然语言处理技术的发展。
背景与挑战
背景概述
在自然语言处理领域,随着大型语言模型(LLMs)的发展,跨语言对话生成成为一个重要的研究方向。FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集由Freedom Intelligence团队创建,旨在通过将Evol-instruct-70k数据集中的英文问题翻译成中文,并利用GPT4生成相应的中文回答,从而促进中文对话生成模型的研究。该数据集的构建基于对多语言对话系统的迫切需求,特别是在全球化背景下,如何有效本地化大型语言模型成为一个关键问题。通过这一数据集,研究人员能够探索和优化中文对话生成模型,进一步推动跨语言对话系统的技术进步。
当前挑战
尽管FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集为中文对话生成提供了宝贵的资源,但其构建过程中仍面临若干挑战。首先,翻译过程中的语言准确性和文化适应性问题,可能导致生成的对话内容在语境上存在偏差。其次,依赖GPT4生成回答,虽然提高了生成质量,但也增加了计算资源的需求和成本。此外,数据集的规模和多样性虽已达到一定水平,但在处理复杂对话场景时,仍需进一步扩展和细化,以确保模型在实际应用中的鲁棒性和适应性。
常用场景
经典使用场景
在自然语言处理领域,FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集以其丰富的中文对话和文本生成任务而著称。该数据集通过将英文问题翻译成中文,并利用GPT4生成相应的中文回答,为研究者提供了一个高质量的中文对话生成资源。其经典使用场景包括但不限于:构建和评估中文对话系统、训练文本生成模型以及进行跨语言对话生成研究。
实际应用
在实际应用中,FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集被广泛用于开发智能客服系统、虚拟助手和在线教育平台。这些应用场景中,高质量的中文对话生成能力极大地提升了用户体验,使得系统能够更自然、更有效地与用户进行交互。此外,该数据集还支持跨语言对话系统的开发,促进了全球范围内的语言交流和技术共享。
衍生相关工作
基于FreedomIntelligence/Evol-Instruct-Chinese-GPT4数据集,研究者们开展了一系列相关工作,包括但不限于:开发多语言对话生成模型、研究跨文化对话策略以及优化中文文本生成算法。这些工作不仅丰富了自然语言处理领域的研究内容,还为实际应用提供了技术支持,推动了中文对话系统和文本生成技术的进步。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
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?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

中国劳动力动态调查

“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。

中国学术调查数据资料库 收录

Yahoo Finance

Dataset About finance related to stock market

kaggle 收录

Apple Stock Price Data

Historical stock price data for AAPL (apple)

kaggle 收录

中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集

交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、

北方大数据交易中心 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录