GOAT 算数任务微调数据集

该数据集由新加坡国立大学的研究人员于 2023 年发布，相关论文成果为「Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks」。数据集包含 dataset.json 和 dataset.ipynb 两个文件。 dataset.json 文件包含约 170 万个由 dataset.ipynb 生成的、用于算术任务的合成数据。

This dataset was released in 2023 by researchers from the National University of Singapore, with its accompanying academic paper titled "Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks". The dataset contains two files: dataset.json and dataset.ipynb. The dataset.json file holds approximately 1.7 million synthetic arithmetic task data samples generated by dataset.ipynb.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由新加坡国立大学于2023年发布，包含约170万个算术任务合成数据，用于指令微调，特别强调多位数乘除法的链式思考学习。每个数据实例包括指令、输入、输出和答案，以支持模型在算术任务上的训练和评估。