MohamedRashad/rasaif-translations
Dataset Source https://rasaif.com
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#4 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
📊 Bộ dữ liệu dịch thuật Anh-Ảrập từ Rasaif
1.951 cặp câu song ngữ Anh-Ảrập, sẵn sàng cho huấn luyện mô hình dịch máy.
Đây là bộ dữ liệu cặp dịch song ngữ giữa tiếng Anh và tiếng Ảrập, thu thập từ nguồn https://rasaif.com. Mỗi mẫu gồm hai trường: arabic (tiếng Ảrập) và english (tiếng Anh), phù hợp cho các tác vụ dịch thuật hai chiều. Bộ dữ liệu được chia thành một split duy nhất là train với tổng số 1.951 cặp câu.
✨ Điểm nổi bật
- Cặp dữ liệu song ngữ: Hai trường
arabicvàenglish, mỗi trường kiểu chuỗi ký tự (string). - Số lượng mẫu: 1.951 ví dụ trong split
train. - Kích thước: Dữ liệu tải về khoảng 245KB, chiếm dung lượng 458KB khi giải nén.
- Định dạng: Lưu trữ dưới định dạng Parquet, hỗ trợ tối ưu cho thư viện Hugging Face Datasets.
- Ngôn ngữ hỗ trợ: Tiếng Anh (en) và tiếng Ảrập (ar).
- Phân loại tác vụ: Dịch thuật (translation).
- Tương thích thư viện: Hỗ trợ Hugging Face Datasets, pandas, polars và mlcroissant.
💡 Vì sao đáng chú ý
Bộ dữ liệu nhỏ gọn nhưng hữu ích này phù hợp cho việc huấn luyện hoặc đánh giá mô hình dịch máy giữa tiếng Anh và tiếng Ảrập, đặc biệt trong các dự án mở hoặc nghiên cứu ban đầu. Với kích thước dưới 10.000 mẫu, nó cho phép lý tưởng cho thí nghiệm nhanh mà không tốn quá nhiều tài nguyên tính toán.
#TranslationDataset #MachineTranslation #EnglishArabic #OpenSource #HuggingFace #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
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.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.
[!NOTE] IMPORTANT: Please help us protect the integrity of this benchmark by not publicly sharing, re-uploading, or distributing the dataset. Humanity's Last Exam 🌐 Website | 📄 Paper | GitHub Center for AI Safety & Scale AI Humanity's Last Exam (HLE) is a multi-modal benchmark at the frontier of human knowledge, designed to be the final closed-ended academic benchmark of its kind with broad subject coverage. Humanity's Last Exam consists of 2,500 questions across dozens… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/hle.
Agentic RL Environments RL training environments for LLM agents. Domain Task Family Verifier Code Software engineering Executable tests Cyber Vulnerability reproduction Rule checks General Knowledge work Rubric-based judging Visual Web development Visual grading Music Symbolic music composition Rule checks Docker images: https://hub.docker.com/r/xiaomimimo/mimo-v2.6-rl-oss Training code: https://github.com/XiaomiMiMo/verl
Dataset Card for MMLU Dataset Summary Measuring Massive Multitask Language Understanding by Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andy Zou, Mantas Mazeika, Dawn Song, and Jacob Steinhardt (ICLR 2021). This is a massive multitask test consisting of multiple-choice questions from various branches of knowledge. The test spans subjects in the humanities, social sciences, hard sciences, and other areas that are important for some people to learn. This covers 57… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu.
Dataset Card for "imdb" Dataset Summary Large Movie Review Dataset. This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing. There is additional unlabeled data for use as well. Supported Tasks and Leaderboards More Information Needed Languages More Information Needed… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/imdb.