do11/test2

该数据集是通过Argilla创建的，包含一个符合Argilla数据集格式的配置文件`argilla.cfg`，以及兼容HuggingFace `datasets`库的记录。数据集可以用于不同的NLP任务，具体取决于配置。数据集结构包括字段、问题和指南，字段包括任务类别、指令、上下文和响应，问题包括最终指令、最终输入和最终响应。数据集包含一个训练集分割。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: test2

数据集大小

• 大小范围: 10K<n<100K

数据集标签

• 标签:
  • rlfh
  • argilla
  • human-feedback

数据集配置

• 配置文件: argilla.cfg，符合Argilla数据集格式。

数据集加载

• 通过Argilla加载: python import argilla as rg ds = rg.FeedbackDataset.from_huggingface("do11/test2")

• 通过datasets库加载: python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("do11/test2")

数据集结构

• 数据字段:
  • category (TextField)
  • instruction (TextField)
  • context (TextField, 可选)
  • response (TextField)
• 问题字段:
  • new-instruction (TextQuestion)
  • new-input (TextQuestion, 可选)
  • new-response (TextQuestion)

数据集实例

• 示例数据: json { "external_id": "11", "fields": { "category": "closed_qa", "context": "...", "instruction": "...", "response": "..." }, "metadata": null, "responses": [] }

数据集语言

• 语言信息: [更多信息待补充]

数据集任务和排行榜

• 支持任务: 可用于不同的NLP任务，具体取决于配置。
• 排行榜: 无相关排行榜。

数据集创建

• 注释指南:
  • 提供对指令、输入和响应的最终版本进行校正的指南，确保它们与任务类别匹配并保持高质量。

数据集使用注意事项

• 社会影响、偏见、已知限制等信息: [更多信息待补充]