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@@ -37,55 +37,6 @@ Instruction-based fine-tuning significantly enhances the performance of LLMs in
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  - Interpretability: Instruction-based fine-tuning also makes LLM behavior more interpretable. Since the instructions are human-readable, it becomes easier to understand and control model outputs.
38
  - Adaptive Behavior: LLMs, post instruction-based fine-tuning, exhibit adaptive behavior that is responsive to both explicit task descriptions and implicit cues within the provided text.
39
 
40
- ## Dataset generation
41
-
42
- This JSON file is a list of dictionaries, each dictionary contains the following fields:
43
-
44
- - `instruction`: `string`, presenting the instruction linked to the element.
45
- - `input`: `string`, signifying the input details for the element.
46
- - `output`: `string`, indicating the output information for the element.
47
-
48
- We used the following list of instructions for generating the dataset:
49
- ```python
50
- instructions = [
51
- "Compose l'intégralité de la publication sous forme écrite.",
52
- "Écris la totalité du contenu de la publication.",
53
- "Formule la totalité du texte présent dans la publication.",
54
- "Produis l'intégralité de la publication en écriture.",
55
- "Développe la publication dans son ensemble par écrit.",
56
- "Génère l'ensemble du texte contenu dans la publication.",
57
- "Formule le contenu intégral de la publication en entier.",
58
- "Rédige la totalité du texte de la publication en entier.",
59
- "Compose l'intégralité du contenu textuel de la publication.",
60
- "Rédige l'ensemble du texte qui constitue la publication.",
61
- "Composez l'intégralité de la publication sous forme écrite.",
62
- "Écrivez la totalité du contenu de la publication.",
63
- "Formulez la totalité du texte présent dans la publication.",
64
- "Développez la publication dans son ensemble par écrit.",
65
- "Générez l'ensemble du texte contenu dans la publication.",
66
- "Formulez le contenu intégral de la publication en entier.",
67
- "Rédigez la totalité du texte de la publication en entier.",
68
- "Composez l'intégralité du contenu textuel de la publication.",
69
- "Écrivez la publication dans son intégralité en termes de texte.",
70
- "Rédigez l'ensemble du texte qui constitue la publication.",
71
- "Composer l'intégralité de la publication sous forme écrite.",
72
- "Écrire la totalité du contenu de la publication.",
73
- "Formuler la totalité du texte présent dans la publication.",
74
- "Produire l'intégralité de la publication en écriture.",
75
- "Développer la publication dans son ensemble par écrit.",
76
- "Générer l'ensemble du texte contenu dans la publication.",
77
- "Formuler le contenu intégral de la publication en entier.",
78
- "Rédiger la totalité du texte de la publication en entier.",
79
- "Composer l'intégralité du contenu textuel de la publication.",
80
- "Rédiger l'ensemble du texte qui constitue la publication.",
81
- "Quelles sont les dispositions de la publication ?",
82
- "Quelles dispositions sont incluses dans la publication ?",
83
- "Quelles sont les dispositions énoncées dans la publication ?",
84
- "Quel est le texte intégral de la publication ?",
85
- "Quelle est la lettre de la publication ?"
86
- ]
87
- ```
88
-
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  ## Citing this project
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  If you use this code in your research, please use the following BibTeX entry.
 
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  - Interpretability: Instruction-based fine-tuning also makes LLM behavior more interpretable. Since the instructions are human-readable, it becomes easier to understand and control model outputs.
38
  - Adaptive Behavior: LLMs, post instruction-based fine-tuning, exhibit adaptive behavior that is responsive to both explicit task descriptions and implicit cues within the provided text.
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