malhajar/distilabel-intel-orca-dpo-pairs-tr

OrcaDPO Pair数据集是OpenOrca数据集的一个子集，适用于DPO偏好调优。该数据集以parquet格式存储，每个条目包含以下结构：prompt、chosen和rejected。chosen和rejected字段分别包含系统、用户和助手的对话内容。数据集包含两个分割：train_prefs和test_prefs，分别有12359和500个样本。该数据集是OpenOrca数据集的土耳其语翻译版本，旨在推动土耳其语言模型的发展。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称: OrcaDPO

语言: 土耳其语 (tr)

许可证: MIT

大小分类: 10M<n<100M

任务分类:

• 文本分类
• 令牌分类
• 表格问答
• 问答
• 零样本分类
• 摘要
• 特征提取
• 文本生成
• 文本到文本生成

数据集配置:

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 分割: train
  • 路径: data/train-*

数据集信息:

• 特征:
  • system: 字符串
  • question: 字符串
  • chosen: 字符串
  • rejected: 字符串
  • generations: 字符串序列
  • order: 字符串序列
  • labelling_model: 字符串
  • labelling_prompt:
    • content: 字符串
    • role: 字符串
  • raw_labelling_response: 字符串
  • rating: 浮点数序列
  • rationale: 字符串
  • status: 字符串
  • original_chosen: 字符串
  • original_rejected: 字符串
  • chosen_score: 浮点数
  • in_gsm8k_train: 布尔值

分割:

• train:
  • 字节数: 97012722.42875265
  • 示例数: 9120

下载大小: 43511007

数据集大小: 97012722.42875265

数据集结构

数据格式: Parquet

数据集分割:

• "train_prefs": 12359 示例
• "test_prefs": 500 示例

使用方法

加载数据集: python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("malhajar/distilabel-intel-orca-dpo-pairs-tr")