frank098/temp
收藏Hugging Face2023-07-18 更新2024-03-04 收录
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资源简介：
该数据集是通过Argilla创建的，包含一个配置文件、数据集记录以及可能的注释指南。数据集记录包括文本字段和问题，用于提供对问题的回答。数据集可以用于多种NLP任务，具体取决于其配置。
该数据集是通过Argilla创建的，包含一个配置文件、数据集记录以及可能的注释指南。数据集记录包括文本字段和问题，用于提供对问题的回答。数据集可以用于多种NLP任务，具体取决于其配置。
提供机构：
frank098
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
- 名称: temp
数据集大小
- 大小类别: n<1K
数据集标签
- 标签:
- rlfh
- argilla
- human-feedback
数据集描述
- 配置文件: 包含一个名为
argilla.cfg的配置文件，符合Argilla数据集格式。 - 数据记录: 与HuggingFace
datasets兼容的数据记录。 - 注释指南: 可能包含在Argilla中定义的注释指南。
数据集加载
-
通过Argilla加载: python import argilla as rg ds = rg.FeedbackDataset.from_huggingface("frank098/temp")
-
通过
datasets加载: python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("frank098/temp")
数据集结构
- 字段:
- prompt (TextField)
- answer1 (TextField)
- answer2 (TextField)
- 问题:
- relevant (LabelQuestion): 询问哪个回答最准确地完成了指令。
数据实例
- 示例: json { "external_id": null, "fields": { "answer1": "...", "answer2": "...", "prompt": "..." }, "responses": [ { "status": "submitted", "user_id": "...", "values": { "relevant": { "value": "answer1" } } } ] }
数据字段
- 主要字段:
- prompt
- answer1
- answer2
- 问题:
- relevant
- 可选字段:
- external_id
数据分割
- 分割: train
