metadata
dataset_info:
features:
- name: kind
dtype: string
- name: input
dtype: string
- name: target
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 1116720203
num_examples: 1649399
download_size: 800075000
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configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
task_categories:
- text-generation
language:
- zh
size_categories:
- 1M<n<10M
Dataset Card for "firefly-train-chinese-zhtw"
資料集摘要
本資料集主要是應用於專案:Firefly(流螢): 中文對話式大語言模型 ,經過訓練後得到的模型 firefly-1b4。
[Firefly(流螢): 中文對話式大語言模型]專案(https://github.com/yangjianxin1/Firefly)收集了 23 個常見的中文資料集,并且對於每種不同的 NLP 任務,由人工書寫若干種指令模板來保證資料的高品質與豐富度。
資料量為115萬 。數據分佈如下圖所示:
訓練資料集的 token 長度分佈如下圖所示,絕大部分資料的長度都小於 600:
原始資料來源:
資料下載清理
- 下載 chinese-poetry: 最全中文诗歌古典文集数据库 的 Repo
- 使用 OpenCC 來進行簡繁轉換
- 使用 Huggingface Datasets 來上傳至 Huggingface Hub
資料集結構
{
"kind": "ClassicalChinese",
"input": "將下面句子翻譯成現代文:\n石中央又生一樹,高百餘尺,條幹偃陰為五色,翠葉如盤,花徑尺餘,色深碧,蕊深紅,異香成煙,著物霏霏。",
"target": "大石的中央長著一棵樹,一百多尺高,枝幹是彩色的,樹葉有盤子那樣大,花的直徑有一尺寬,花瓣深藍色,花中飄出奇異的香氣籠罩著周圍,如煙似霧。"
}
資料欄位
kind
: (string) 任務類別input
: (string) 任務輸入target
: (string) 任務輸入目標
如何使用
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("erhwenkuo/firefly-train-chinese-zhtw", split="train")
許可資訊
資料來源未定義許可資訊
引用
@misc{Firefly,
author = {Jianxin Yang},
title = {Firefly(流萤): 中文对话式大语言模型},
year = {2023},
publisher = {GitHub},
journal = {GitHub repository},
howpublished = {\url{https://github.com/yangjianxin1/Firefly}},
}