20个最喜欢的拥抱面数据集

拥抱脸的顶部数据集：加油AI创新

拥抱面孔最近揭示了其最受欢迎的数据集，每个数据集都在推进人工智能方面发挥了至关重要的作用。这些数据集迎合了广泛的AI应用程序，从遵循的指导到复杂的多模式理解。下面，我们探索这些数据集，按下载计数排名。

目录

• fineweb-edu（huggingfacefw）
• TXT360（LLM360）
• FineWeb 2（HuggingFaceFW）
• 普通语料库（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）
• 2000万蓝调杆（Alpin Dale）
• Xlam-finction-calling-60k（Salesforce）
• OpenO1-SFT（O1-OPEN）
• mmmlu（Openai）
• 帧（Google）
• 推理基准-20k（Kingnish）
• arxiver（神经工作）
• 5CD-AILLAVA-COT-O1-INSTRUCT（5CD-AI）
• 相关文章
• 概括

数据集亮点：

下面的每个数据集条目都提供关键功能，用例和出色的功能。为了简洁起见，省略了每个数据集的拥抱面部页面的链接，但可以通过简单的在线搜索轻松获得。

1. FineWeb-edu（huggingfacefw）：（喜欢：573，下载：318,907）高质量的教育网络内容，用于中学到成绩级别的理解。亮点：为高级​​学术和培训模型而策划。

2. TXT360（LLM360）：（喜欢：217，下载：102,124）使用高级删除技术创建的大量15T令牌语料库。亮点：可扩展的高质量数据管道。

3. FineWeb 2（HuggingFaceFW）：（喜欢：363，下载：88,657）多语言数据集支持1000多种语言和脚本。亮点：促进全球NLP包容性。

4. 普通语料库（PLEIAS）：（喜欢：196，下载：24,844）超过2万亿个代币的代币，强调道德标准。亮点：鲁棒AI模型开发的基准资源。

5. Cosmopedia（HuggingFacetB）：（喜欢：570，下载：20,840）由Mixtral-8x7b-Instruct-v0.1生成的3000万样品的合成数据集。亮点：开创性可扩展的合成数据生成。

6. helpsteer2（nvidia）：（喜欢：390，下载：13,799）21,000个样本，注释侧重于帮助和正确性。亮点：主要基准的最高分数。

7. ORCA-AGENTINSTRUCT-1M-V1（Microsoft）：（喜欢：404，下载：12,877）100万个合成教学对涵盖了各种任务。亮点：改善推理和事实正确性。

8. SmoltalkDataSet（HuggingFacetB）：（喜欢：260，下载：11,523）用于监督微调的合成数据集。亮点：增强的特定任务性能。

9. FinePersonas（Argilla）：（喜欢：363，下载：6,853）2100万个详细角色，用于多样化的合成文本生成。亮点：促进富有背景的合成输出。

10. FineVideo（HuggingFaceFV）：（喜欢：283，下载：5,434）专注于视频理解的数据集。亮点：尖端多模式视频分析。

11. Infinity指令（BAAI）：（喜欢：574，下载：5,284）用于推理和编码的大规模指令数据集。亮点：增进开源AI功能。

12. PersonAhub（Proj-Persona）：（喜欢：475，下载：3,846）综合数据合成10亿个角色。亮点：促进各种角色相互作用。

13. 2000万蓝调杆（Alpin Dale）：（喜欢：193，下载：3,155）200万个来自Bluesky Social的公共帖子。亮点：探索语言趋势。

14. Xlam-finction-calling-60k（Salesforce）：（喜欢：395，下载：2,567）专注于功能称呼应用程序。亮点：功能称呼基准的高精度。

15. OpenO1-SFT（O1-OPEN）：（喜欢：271，下载：2,171）支持对经过想法的推理进行监督的微调。亮点：改善了推理自隔离。

16. mmmlu（Openai）：（喜欢：438，下载：1,761）涵盖了14种语言的57个主题。亮点：多语言理解的高标准。

17. 帧（Google）：（喜欢：176，下载：1,757）带有多跳问题的抹布评估数据集。亮点：测试多步检索。

18. 推理base-20k（Kingnish）：（喜欢：194，下载：1,581）包括分步推理解释。亮点：提高推理精度。

19. Arxiver（Neuralwork）：（喜欢：355，下载：790）63,357 Arxiv Papers以多标记格式。亮点：简化技术内容集成。

20. 5CD-AILLAVA-COT-O1-INSTRUCT（5CD-AI）：（喜欢：64，下载：598）在视觉语言模型中启用了经过思考的推理。亮点：集成了复杂任务的结构化输出。

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概括：

这些领先数据集的选择展示了AI开发的动态格局。他们的多样化应用和贡献突出了创造更强大，多功能和道德上声音的AI系统的持续进展。

以上是20个最喜欢的拥抱面数据集的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！