zachnorton03/synthetic-pre1930-sft
TL;DR A vintage finetuning dataset (~450k rows). Sourced by taking excerpts from pre-1930's texts, turning these into answers, and then using ds-v4-flash to generate period-appropriate questions of those answers. Any model tuned on this dataset should, theoretically, never update it's weights on anachronistic text, since questions are masked in the finetuning stages. Features ~10 different finetuning types from composition and verse to narrative and reasoning. Document dating is included… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/zachnorton03/synthetic-pre1930-sft.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🕰️ Bộ dữ liệu SFT đời cổ — huấn luyện mô hình "sống trước năm 1930"
Mỗi câu trả lời đều là trích dẫn nguyên văn từ văn bản thời đó — không có từ nào sau năm 1930 lọt vào.
Synthetic Pre-1930 SFT là một bộ dữ liệu huấn luyện có giám sát (SFT) với khoảng 450.517 cặp câu hỏi/trả lời, được thiết kế để huấn luyện mô hình ngôn ngữ nói, lập luận và sáng tạo như thể nó tồn tại trước năm 1930. Mục tiêu: tránh mọi kiến thức hoặc cách diễn đạt hiện đại xâm nhập vào đầu ra.
✨ Điểm nổi bật
- Trích dẫn nguyên văn thời đó: Mọi câu trả lời đều được rút trích trực tiếp từ văn bản gốc trước năm 1930, đảm bảo không có yếu tố thời hiện đại.
- 10 loại tác vụ huấn luyện: Bao gồm multiturn_qa, knowledge_qa, opinion_qa, composition_qa, narrative_grounded, narrative_fiction, reasoning_qa, stem_reasoning, how_to_qa, verse_qa.
- Nguồn dữ liệu uy tín: Dựa trên bộ công cụ
jbduran/think-dataset— sách lưu trữ công cộng đã được quét và OCR. - Gán nhãn phân loại: Mỗi đoạn trích được gán nhãy vào các nhóm tương ứng với loại tác vụ để đảm bảo tính phù hợp.
- Kiểm tra độ chính xác: Mọi câu trả lời đều được xác minh là chuỗi con trực tiếp của văn bản nguồn; nếu không tìm thấy, dòng dữ liệu sẽ bị loại bỏ.
- Hỗ trợ lọc thời gian: Bao gum thông tin ngày tháng của tài liệu để các mô hình cũ hơn có thể lọc ra các ngày sau này theo nhu cầu.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu SFT thông thường sinh ra hoàn toàn bởi mô hình, bộ dữ liệu này ép buộc mô hình chỉ được phép chọn lọc và sắp xếp câu trả lời từ văn bản thật, chứ không được viết mới. Điều này giúp câu trả lời luôn an toàn về mặt thời gian — vì chúng chỉ chứa những gì thực sự tồn tại trước năm 1930.
Tuy nhiên, phía một số câu hỏi/instruction vẫn mang tính sinh động bởi mô hình, nên nhóm phát triển đang nghiên cứu kỹ thuật lọc để kiểm tra và loại bỏ các câu hỏi chứa từ ngữ hiện đại.
#SyntheticSFT #Pre1930 #InstructionTuning #HistoricalAI #TextGeneration #QuestionAnswering #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas This repo releases data introduced in our paper Scaling Synthetic Data Creation with 1,000,000,000 Personas: We propose a novel persona-driven data synthesis methodology that leverages various perspectives within a large language model (LLM) to create diverse synthetic data. To fully exploit this methodology at scale, we introduce PERSONA HUB – a collection of 1 billion diverse personas automatically curated from web… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/proj-persona/PersonaHub.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
中文基于满血DeepSeek-R1蒸馏数据集(Chinese-Data-Distill-From-R1) 🤗 Hugging Face | 🤖 ModelScope | 🚀 Github | 📑 Blog 注意:提供了直接SFT使用的版本,点击下载。将数据中的思考和答案整合成output字段,大部分SFT代码框架均可直接直接加载训练。 本数据集为中文开源蒸馏满血R1的数据集,数据集中不仅包含math数据,还包括大量的通用类型数据,总数量为110K。 为什么开源这个数据? R1的效果十分强大,并且基于R1蒸馏数据SFT的小模型也展现出了强大的效果,但检索发现,大部分开源的R1蒸馏数据集均为英文数据集。 同时,R1的报告中展示,蒸馏模型中同时也使用了部分通用场景数据集。 为了帮助大家更好地复现R1蒸馏模型的效果,特此开源中文数据集。 该中文数据集中的数据分布如下:… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Congliu/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k.
🐋 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.
📚 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.
News [2025/04/22] We split the data and kept only the medical SFT dataset (medical_o1_sft.json). The file medical_o1_sft_mix.json contains a mix of medical and general instruction data. [2025/02/22] We released the distilled dataset from Deepseek-R1 based on medical verifiable problems. You can use it to initialize your models with the reasoning chain from Deepseek-R1. [2024/12/25] We open-sourced the medical reasoning dataset for SFT, built on medical verifiable problems and an… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT.
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.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.
COIG-CQIA:Quality is All you need for Chinese Instruction Fine-tuning Dataset Details Dataset Description 欢迎来到COIG-CQIA,COIG-CQIA全称为Chinese Open Instruction Generalist - Quality is All You Need, 是一个开源的高质量指令微调数据集,旨在为中文NLP社区提供高质量且符合人类交互行为的指令微调数据。COIG-CQIA以中文互联网获取到的问答及文章作为原始数据,经过深度清洗、重构及人工审核构建而成。本项目受LIMA: Less Is More for Alignment等研究启发,使用少量高质量的数据即可让大语言模型学习到人类交互行为,因此在数据构建中我们十分注重数据的来源、质量与多样性,数据集详情请见数据介绍以及我们接下来的论文。 Welcome to the… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/m-a-p/COIG-CQIA.