20個最喜歡的擁抱面數據集

擁抱臉的頂部數據集：加油AI創新

擁抱面孔最近揭示了其最受歡迎的數據集，每個數據集都在推進人工智能方面發揮了至關重要的作用。這些數據集迎合了廣泛的AI應用程序，從遵循的指導到復雜的多模式理解。下面，我們探索這些數據集，按下載計數排名。

目錄

• fineweb-edu（huggingfacefw）
• TXT360（LLM360）
• FineWeb 2（HuggingFaceFW）
• 普通語料庫（pleias）
• 宇宙山（huggingfacetb）
• helpsteer2（nvidia）
• ORCA-AGENTINSTRUCT-1M-V1（Microsoft）
• smoltalkdataset（huggingfacetB）
• Finepersonas（Argilla）
• FineVideo（HuggingFaceFV）
• Infinity指示（Baai）
• Personahub（Proj-Persona）
• 2000萬藍調桿（Alpin Dale）
• Xlam-finction-calling-60k（Salesforce）
• OpenO1-SFT（O1-OPEN）
• mmmlu（Openai）
• 幀（Google）
• 推理基準-20k（Kingnish）
• arxiver（神經工作）
• 5CD-AILLAVA-COT-O1-INSTRUCT（5CD-AI）
• 相關文章
• 概括

數據集亮點：

下面的每個數據集條目都提供關鍵功能，用例和出色的功能。為了簡潔起見，省略了每個數據集的擁抱面部頁面的鏈接，但可以通過簡單的在線搜索輕鬆獲得。

1. FineWeb-edu（huggingfacefw）：（喜歡：573，下載：318,907）高質量的教育網絡內容，用於中學到成績級別的理解。亮點：為高級​​學術和培訓模型而策劃。

2. TXT360（LLM360）：（喜歡：217，下載：102,124）使用高級刪除技術創建的大量15T令牌語料庫。亮點：可擴展的高質量數據管道。

3. FineWeb 2（HuggingFaceFW）：（喜歡：363，下載：88,657）多語言數據集支持1000多種語言和腳本。亮點：促進全球NLP包容性。

4. 普通語料庫（PLEIAS）：（喜歡：196，下載：24,844）超過2萬億個代幣的代幣，強調道德標準。亮點：魯棒AI模型開發的基準資源。

5. Cosmopedia（HuggingFacetB）：（喜歡：570，下載：20,840）由Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1生成的3000萬樣品的合成數據集。亮點：開創性可擴展的合成數據生成。

6. helpsteer2（nvidia）：（喜歡：390，下載：13,799）21,000個樣本，註釋側重於幫助和正確性。亮點：主要基準的最高分數。

7. ORCA-AGENTINSTRUCT-1M-V1（Microsoft）：（喜歡：404，下載：12,877）100萬個合成教學對涵蓋了各種任務。亮點：改善推理和事實正確性。

8. SmoltalkDataSet（HuggingFacetB）：（喜歡：260，下載：11,523）用於監督微調的合成數據集。亮點：增強的特定任務性能。

9. FinePersonas（Argilla）：（喜歡：363，下載：6,853）2100萬個詳細角色，用於多樣化的合成文本生成。亮點：促進富有背景的合成輸出。

10. FineVideo（HuggingFaceFV）：（喜歡：283，下載：5,434）專注於視頻理解的數據集。亮點：尖端多模式視頻分析。

11. Infinity指令（BAAI）：（喜歡：574，下載：5,284）用於推理和編碼的大規模指令數據集。亮點：增進開源AI功能。

12. PersonAhub（Proj-Persona）：（喜歡：475，下載：3,846）綜合數據合成10億個角色。亮點：促進各種角色相互作用。

13. 2000萬藍調桿（Alpin Dale）：（喜歡：193，下載：3,155）200萬個來自Bluesky Social的公共帖子。亮點：探索語言趨勢。

14. Xlam-finction-calling-60k（Salesforce）：（喜歡：395，下載：2,567）專注於功能稱呼應用程序。亮點：功能稱呼基準的高精度。

15. OpenO1-SFT（O1-OPEN）：（喜歡：271，下載：2,171）支持對經過想法的推理進行監督的微調。亮點：改善了推理自隔離。

16. mmmlu（Openai）：（喜歡：438，下載：1,761）涵蓋了14種語言的57個主題。亮點：多語言理解的高標準。

17. 幀（Google）：（喜歡：176，下載：1,757）帶有多跳問題的抹布評估數據集。亮點：測試多步檢索。

18. 推理base-20k（Kingnish）：（喜歡：194，下載：1,581）包括分步推理解釋。亮點：提高推理精度。

19. Arxiver（Neuralwork）：（喜歡：355，下載：790）63,357 Arxiv Papers以多標記格式。亮點：簡化技術內容集成。

20. 5CD-AILLAVA-COT-O1-INSTRUCT（5CD-AI）：（喜歡：64，下載：598）在視覺語言模型中啟用了經過思考的推理。亮點：集成了複雜任務的結構化輸出。

相關文章：（簡短省略鏈接）

• 400分類的大語言模型（LLM）數據集
• 25開放數據集用於深度學習
• 28個網站查找數據集
• 印度10個數據集
• 10個用於LLM培訓的開源數據集

概括：

這些領先數據集的選擇展示了AI開發的動態格局。他們的多樣化應用和貢獻突出了創造更強大，多功能和道德上聲音的AI系統的持續進展。

以上是20個最喜歡的擁抱面數據集的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！