Back to Trending
Dataset
nvidia

nvidia/Nemotron-Personas-Vietnam

Nemotron-Personas-Vietnam Hệ thống AI kết hợp để tạo personas tổng hợp dựa trên phân bố thực tế của Việt Nam A compound AI approach to personas grounded in real-world distributions Tổng quan (Overview) Nemotron-Personas-Vietnam là tập dữ liệu personas được cung cấp dưới dạng mã nguồn mở (CC BY 4.0) dựa trên phân bố nhân khẩu học, địa lý và đặc điểm tính cách của người Việt Nam. Tập dữ liệu phản ánh một cách toàn diện sự phong phú và đặc trưng… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Vietnam.

225likes
21.2kdownloads
1views

Thành tựu nổi bật

Những danh hiệu mới nhất của dự án

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: NVIDIA

#1 Repository Của Ngày

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: Vietnamese

#1 Repository Của Ngày

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: datadesigner

#1 Repository Của Ngày

📊 Tập dữ liệu personas tiếng Việt lớn nhất, lấy cảm xúc từ thực tế

Một triệu hồ sơ cá nhân hoá (persona) được tổng hợp từ dữ liệu thống kê chính thức, phản ánh trung thực nhân khẩu học và địa lý của cả Việt Nam.

Nemotron-Personas-Vietnam là tập dữ liệu personas đầu tiên quy mô lớn bằng tiếng Việt, do NVIDIA, FPT Smart Cloud và Viện Quantum AI & Cyber Security (Tập đoàn FPT) phát triển. Tập dữ liệu được tổng hợp dựa trên các nguồn thống kê chính thức như Niên giám Thống kê 2024, Tổng điều tra dân số và nhà ở 2024 cùng Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS) 2024 từ Tổng cục Thống kê (GSO). Mục tiêu là cung cấp nền tảng dữ liệu đa dạng, giảm thiểu độ lệch cho các mô hình AI có chủ quyền tại Việt Nam.

✨ Điểm nổi bật

  • Mở rộng phân bố thực tế: Phản ánh trung thực các đặc điểm như độ tuổi (bao gồm dân số cao tuổi), trình độ học vấn, nghề nghiệp và bản sắc văn hóa trên 34 tỉnh thành và 54 dân tộc.
  • Cấu trúc đa chiều: Hỗ trợ 14 persona chuyên ngành (nghề nghiệp, thể thao, nghệ thuật, du lịch, ẩm thực…) cùng thuộc tính cá nhân hóa chi tiết.
  • Tích hợp dữ liệu địa lý: Bao phủ toàn bộ lãnh thổ Việt Nam sau sáp nhất đơn vị hành chính năm 2025.
  • Tạo bởi AI phức hợp: Sử dụng NeMo Data Designer, mô hình đồ thị xác suất (PGM) và mô hình ngôn ngữ lớn SaoLa-Small-32B.
  • Miễn phí toàn diện: Cấp phép CC BY 4.0, sử dụng cho cả mục đích thương mại và phi thương mại.
  • Quy mô lớn: 1.000.000 mẫu dữ liệu, dung lượng gần 5,4 GB, định dạng Parquet hỗ trợ tải về trực tiếp.

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác biệt với các tập dữ liệu personas quốc tế thường thiên về phương Tây, Nemotron-Personas-Vietnam được kiến tạo riêng cho bối cảnh văn hóa và xã hội Việt Nam. Sự kết hợp giữa dữ liệu thống kê GSO và công nghệ sinh tạo AI giúp tăng đáng kể tính đại diện và giảm thiểu sai lệch khi triễn khai các mô hình ngôn ngữ lớn tại Việt Nam.

Đặc biệt, khả năng mở rộng trực tiếp trên nền tảng NeMo Data Designer giúp các nhà phát triển dễ dàng tích hợp và tùy biến thêm các nhân văn hóa cho các ứng dụng AI có chủ quyền.


#AI #SyntheticData #Vietnamese #Personas #SovereignAI #TiniX

Similar Projects

Discover other similar projects and AI models.

Dataset
nvidia/Nemotron-Personas-Korea

Nemotron-Personas-Korea 우리나라 실제 분포에 기반한 합성 페르소나를 위한 복합 AI 시스템 A compound AI approach to personas grounded in real-world distributions 데이터셋 개요 (Overview) Nemotron-Personas-Korea는 대한민국의 실제 인구통계학적·지리적·성격 특성 분포를 기반으로 합성된 오픈소스 페르소나 데이터셋(CC BY 4.0)으로, 우리나라 인구의 다양성과 특성을 폭넓게 반영하도록 설계되었습니다. 이는 최초의 대규모 우리말 페르소나 데이터셋이며, 이름, 성별, 나이, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등의 속성을 실제 대한민국 국가데이터처 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 농촌경제연구원, NAVER Cloud 통계 자료를 기반으로 합성하였습니다.… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea.

♥0
5.8k
Jun 22, 2026
Dataset
wikimedia/wikipedia

Dataset Card for Wikimedia Wikipedia Dataset Summary Wikipedia dataset containing cleaned articles of all languages. The dataset is built from the Wikipedia dumps (https://dumps.wikimedia.org/) with one subset per language, each containing a single train split. Each example contains the content of one full Wikipedia article with cleaning to strip markdown and unwanted sections (references, etc.). All language subsets have already been processed for recent dump… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/wikimedia/wikipedia.

♥0
289.7k
Jan 9, 2024
Dataset
Open-Orca/OpenOrca

🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.

♥0
13.0k
Feb 19, 2025
Dataset
roneneldan/TinyStories

Dataset containing synthetically generated (by GPT-3.5 and GPT-4) short stories that only use a small vocabulary. Described in the following paper: https://arxiv.org/abs/2305.07759. The models referred to in the paper were trained on TinyStories-train.txt (the file tinystories-valid.txt can be used for validation loss). These models can be found on Huggingface, at roneneldan/TinyStories-1M/3M/8M/28M/33M/1Layer-21M. Additional resources: tinystories_all_data.tar.gz - contains a superset of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories.

♥0
149.3k
Aug 12, 2024
Dataset
Salesforce/wikitext

Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.

♥0
2.0M
Jan 4, 2024
Dataset
HuggingFaceFW/finepdfs

Liberating 3T of the finest tokens from PDFs What is this? As we run out of web pages to process, the natural question has always been: what to do next? Only a few knew about a data source that everyone avoided for ages, due to its incredible extraction cost and complexity: PDFs. 📄 FinePDFs is exactly that. It is the largest publicly available corpus sourced exclusively from PDFs, containing about 3 trillion tokens across 475 million documents in 1733 languages. Compared to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/finepdfs.

♥0
79.1k
Apr 3, 2026
Dataset
HuggingFaceFW/fineweb-edu

📚 FineWeb-Edu 1.3 trillion tokens of the finest educational data the 🌐 web has to offer Paper: https://arxiv.org/abs/2406.17557 What is it? 📚 FineWeb-Edu dataset consists of 1.3T tokens and 5.4T tokens (FineWeb-Edu-score-2) of educational web pages filtered from 🍷 FineWeb dataset. This is the 1.3 trillion version. To enhance FineWeb's quality, we developed an educational quality classifier using annotations generated by LLama3-70B-Instruct. We… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/fineweb-edu.

♥0
433.8k
Jul 11, 2025
Dataset
HuggingFaceH4/ultrachat_200k

Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.

♥0
85.5k
Oct 16, 2024
Dataset
bigcode/the-stack

Dataset Card for The Stack Changelog Release Description v1.0 Initial release of the Stack. Included 30 programming languages and 18 permissive licenses. Note: Three included licenses (MPL/EPL/LGPL) are considered weak copyleft licenses. The resulting near-deduplicated dataset is 3TB in size. v1.1 The three copyleft licenses ((MPL/EPL/LGPL) were excluded and the list of permissive licenses extended to 193 licenses in total. The list of programming… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack.

♥0
7.2k
Aug 3, 2026