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？
opencoder-sft-stage1|自然语言处理数据集|模型训练数据集
收藏huggingface2024-11-09 更新2024-12-12 收录
下载链接：
https://huggingface.co/datasets/OpenCoder-LLM/opencoder-sft-stage1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
这是一个用于OpenCoder Stage1训练的数据集。数据集包含两个主要特征：'instruction' 和 'output'，均为字符串类型。数据集分为一个训练集，包含4,216,321个样本，总大小为10,560,942,945字节。数据集的下载大小为5,296,128,053字节。由于时间原因，数据集仍在进一步整理中，未来将提供更多明确的标签。
创建时间：
2024-11-09
原始信息汇总
OpenCoder-LLM/opencoder-sft-stage1 数据集概述
许可证
- MIT
数据集信息
特征
- instruction: 类型为
string - output: 类型为
string
分割
- train:
- 字节数: 10560942945
- 样本数: 4216321
大小
- 下载大小: 5296128053
- 数据集大小: 10560942945
配置
- config_name: default
- data_files:
- split: train
- path: data/train-*
- data_files:
描述
- 该数据集用于 OpenCoder Stage1 训练。
- 目前仍在进一步整理中，后续将提供更清晰的标签。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
OpenCoder-sft-stage1数据集是OpenCoder项目的第一阶段监督微调数据集，由三个主要部分构成。首先，Filtered_infinity_instruct部分从Infinity-Instruct数据集中筛选出与代码相关的内容，并通过更强大的语言模型重新生成，以提升数据质量。其次，Realuser_instruct部分从GPT对话历史中提取双语代码指令，并经过质量筛选与重新生成，确保数据的高质量与实用性。最后，Largescale_diverse_instruct部分基于CommonCrawl和源代码等种子数据生成，提供了多样化的代码相关指令。
特点
OpenCoder-sft-stage1数据集的特点在于其多样性与高质量。Filtered_infinity_instruct部分通过筛选与重新生成，确保了代码相关内容的准确性与一致性。Realuser_instruct部分源自真实用户对话，具有高度的实用性与真实性，显著提升了代码大语言模型的实践性能。Largescale_diverse_instruct部分则通过多样化的生成方式，提供了丰富的代码指令，增强了模型的泛化能力。整体数据集的设计旨在为代码大语言模型的监督微调提供全面且高质量的训练资源。
使用方法
使用OpenCoder-sft-stage1数据集时，可以通过Hugging Face的datasets库轻松加载。用户可以根据需求分别加载Filtered_infinity_instruct、Realuser_instruct和Largescale_diverse_instruct三个部分。加载后，数据集可直接用于代码大语言模型的监督微调训练。通过这种方式，研究人员和开发者能够充分利用该数据集的高质量与多样性，提升模型在代码生成与理解任务中的表现。
背景与挑战
背景概述
OpenCoder数据集由OpenCoder-LLM团队于2024年发布，旨在为代码大语言模型（LLM）提供高质量的监督微调数据。该数据集的核心研究问题在于如何通过多样化的代码相关指令和高质量的用户对话历史，提升代码生成模型的实用性和泛化能力。数据集由三个主要部分组成：Filtered_infinity_instruct、Realuser_instruct和Largescale_diverse_instruct，分别从不同来源提取或生成，涵盖了代码相关的多样化指令和用户实际对话。该数据集的发布为代码生成领域的研究提供了重要的数据支持，推动了代码大语言模型的进一步发展。
当前挑战
OpenCoder数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，原始数据质量参差不齐，例如Filtered_infinity_instruct部分存在代码格式不一致、响应过于简洁等问题，需要通过更强的语言模型重新生成。其次，Realuser_instruct部分虽然来源于真实用户对话，但低质量响应仍需筛选和优化，以确保数据的高实用性。此外，Largescale_diverse_instruct的生成依赖于复杂的管道设计，如何确保指令的多样性和代码相关性是一大难题。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对代码生成模型的性能优化提出了更高要求。
常用场景
经典使用场景
OpenCoder-sft-stage1数据集在代码生成和优化领域具有广泛的应用，特别是在代码大语言模型（LLM）的微调阶段。该数据集通过整合Filtered_infinity_instruct、Realuser_instruct和Largescale_diverse_instruct三个子集，提供了多样化的代码相关指令，帮助模型在生成高质量代码时具备更强的适应性和准确性。研究人员和开发者可以利用该数据集进行模型训练，提升代码生成的一致性和可读性。
实际应用
在实际应用中，OpenCoder-sft-stage1数据集被广泛用于代码生成工具的开发和优化。例如，开发者可以利用该数据集训练代码助手，帮助程序员快速生成高质量的代码片段。此外，该数据集还可用于教育领域，辅助编程教学，提供多样化的代码示例和练习。通过提升代码生成模型的性能，该数据集在实际应用中显著提高了编程效率和代码质量。
衍生相关工作
OpenCoder-sft-stage1数据集的发布催生了一系列相关研究工作。例如，基于该数据集的研究成果被应用于代码大语言模型的进一步优化，推动了代码生成技术的进步。此外，该数据集还为其他领域的研究提供了参考，如自然语言处理与代码生成的交叉研究。通过提供高质量的代码指令数据，该数据集为相关领域的学术研究和技术创新奠定了坚实的基础。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
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
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
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1901.1-2024.12。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
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录