incantor/user-pref-filtered-115k-ft

User Preference Dataset 75k数据集包含原始数据、元数据和处理后的数据。原始数据包括jsonl文件和图片，元数据包括图片URL、WD Tagger、GPT prompt、GPT response、GPT similarity等信息。处理后的数据包括用于训练的75k数据，这些数据经过了清洗和过滤处理。User Preference Dataset 75k数据集包含原始数据、元数据和处理后的数据。原始数据包括jsonl文件和图片，元数据包括图片URL、WD Tagger、GPT prompt、GPT response、GPT similarity等信息。处理后的数据包括用于训练的75k数据，这些数据经过了清洗和过滤处理。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: User Preference Dataset 75k

原始数据

• 链接: pref_100k_min513x768/
• 内容: 原始数据包括jsonl文件和图片等。

元数据

• 文件: pref_115k_gpt_usable_merged.snappy.parquet
• 内容: 包含图片URL, WD Tagger, GPT prompt, GPT response, GPT similarity。
• 详细信息:
  • tagger: wd14-convnext-v2-v2 tagger
  • gpt: gpt3.5 turbo 0610
  • similarity: laion/CLIP-ViT-L-14-DataComp.XL-s13B-b90K
  • clip aesthetic score: openai/clip VIT-L

衍生数据

• 链接: pref_100k_min513x768_YIELD/
• 内容:
  • 文件: pref_110k_filter_actual75k_nogpt_512webp.zip
    • 用途: 训练使用的75k数据
    • 数据处理:
      • 仓库: data-processing
      • 脚本:
        • 20230710_pref_add_columns_and_filter.py
        • 20230710_pref_df_to_trainset.py
  • 文件: pref_110k_metrics_split.parquet
    • 用途: 生成元数据

处理步骤

• 读入: pref_jsons (来自另一个aws org)
• 处理: data-processings (github)
  • 清洗后: jsonl_cleaned/