Hypersniper/riddles_v1

该数据集涉及使用GPT-4处理谜语的项目。数据集包含两个JSON文件：`riddles.json`（386个样本）和`riddles_2.json`（83个样本），分别来自crawsome的GitHub仓库和Google搜索。项目的目标是通过提供正确答案来指导GPT-4生成结构化和逻辑性强的推理输出，以微调语言模型。文件中还详细描述了使用的提示结构、微调细节以及示例输出。

原始信息汇总

Riddle Processing with GPT-4

数据集概述

本项目涉及使用GPT-4处理每个谜语。正确的答案被提供给模型，以生成专注于推理和逻辑分解的理想输出。

• riddles.json (riddles_1) — 386个样本，来源于crawsome的GitHub仓库。
• riddles_2.json — 83个样本，来源于各种Google搜索。

提示结构

以下提示用于指导GPT-4的响应：

"使用答案回答用户的问题。不要提及你有谜语的答案。你应该像从未得到答案一样回答。优先通过分解决策背后的逻辑来提供教育见解。确保以逻辑顺序涵盖所有相关主题。"

目标

该数据集的主要目标是微调一个语言模型，使其输出结构化和逻辑推理。

性能

这个小数据集的性能值得注意。它展示了在逻辑分解问题和提供清晰、合理答案方面的熟练能力。

示例输出

微调细节

• 模型: Open Orca Mistral 7B
• 微调: 使用指定数据集进行一个周期的微调

示例问题和输出

谜语1

问题: "我很容易举起，但很难扔出去。我是什么？"

输出: 这个谜语描述了一个轻量级且容易举起的物体，但由于其特性（如缺乏空气动力学或固体形状）而不适合投掷。羽毛符合这个描述，因为它轻巧，容易举起，但不是为投掷设计的，而是用于保温、飞行和装饰。

正确答案: 羽毛

谜语2

问题: "Rachel去超市买了10个西红柿。不幸的是，在回家的路上，除了9个之外，其他的都坏了。还剩下多少个西红柿是完好的？"

输出: 分解问题：Rachel买了10个西红柿，但只有1个坏了，因为“除了9个”意味着。因此，9个西红柿仍然完好。

正确答案: 9