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YYYYYYibo/ultrafeedback_binarized_rank4_on_vanilla_part_1

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Hugging Face2024-05-15 更新2024-06-12 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/YYYYYYibo/ultrafeedback_binarized_rank4_on_vanilla_part_1
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官方服务:
资源简介:
--- dataset_info: features: - name: prompt dtype: string - name: prompt_id dtype: string - name: messages list: - name: content dtype: string - name: role dtype: string - name: score_chosen dtype: float64 - name: score_rejected dtype: float64 - name: reference_response dtype: string - name: chosen list: - name: content dtype: string - name: role dtype: string - name: rejected list: - name: content dtype: string - name: role dtype: string splits: - name: train_prefs num_bytes: 183528196 num_examples: 20000 download_size: 98544851 dataset_size: 183528196 configs: - config_name: default data_files: - split: train_prefs path: data/train_prefs-* --- # Dataset Card for "ultrafeedback_binarized_rank4_on_vanilla_part_1" [More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

The dataset includes multiple features such as prompt, prompt_id, messages, score_chosen, score_rejected, reference_response, chosen, and rejected. Each feature has a specific data type. The dataset is split into a training set (train_prefs) with 20,000 samples. The download size and actual size of the dataset are also clearly recorded.
提供机构:
YYYYYYibo
原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

  • ultrafeedback_binarized_rank4_on_vanilla_part_1

数据集特征

  • prompt: 数据类型为字符串。
  • prompt_id: 数据类型为字符串。
  • messages: 列表类型,包含以下子特征:
    • content: 数据类型为字符串。
    • role: 数据类型为字符串。
  • score_chosen: 数据类型为浮点数(float64)。
  • score_rejected: 数据类型为浮点数(float64)。
  • reference_response: 数据类型为字符串。
  • chosen: 列表类型,包含以下子特征:
    • content: 数据类型为字符串。
    • role: 数据类型为字符串。
  • rejected: 列表类型,包含以下子特征:
    • content: 数据类型为字符串。
    • role: 数据类型为字符串。

数据集分割

  • train_prefs:
    • 数据大小: 183528196 字节
    • 示例数量: 20000

数据集大小

  • 下载大小: 98544851 字节
  • 数据集总大小: 183528196 字节

配置

  • config_name: default
  • data_files:
    • split: train_prefs
    • path: data/train_prefs-*
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作