AnswerCarefully Dataset – RIKEN-AIP, LIAT
新着情報 AnswerCarefully Dataset バージョン1.0を公開 (2024/4/30) 概要 日本語LLM 出力の安全性・適切性に特化したインストラクション・データAnswerCarefully(AC)データセットVersion 1 を公開します。このデータセットは、英語の要注意回答を集めたDo-Not-Answer データセット の包括的なカテゴリ分類に基づき、人手で質問・回答ともに日本語サンプルを集めたオリジナルのデータセットです。 データセットの特徴 ５つのリスクタイプ（大分類）、12の有害カテゴリ（中分類）、61のサブカテゴリ（小分類）をカバーしています。Version 1は各サブカテゴリにつき10から20のサンプルを含む計945件からなっています。 このうち各サブカテゴリから３件ずつ、計183件をテストデータ、残り762件をを開発データとして２つのファイルに分け
QMNIST：手書き数字の画像データセット（MNIST改良版）
図1 QMNISTに含まれる「手書き数字」の例 ※データセットの配布元： 「facebookresearch/qmnist: The QMNIST dataset」。BSDライセンス。 ※出典： Cold Case: The Lost MNIST Digits. Chhavi Yadav, Léon Bottou. arXiv:1905.10498 QMNISTは、MNISTの改良版／再構築版として、NIST Special Database 19から抽出＆加工して作られたサブセットである。MNISTの代わりとして、主に画像認識を目的としたディープラーニング／機械学習の研究や初心者向けチュートリアルで使われることが想定される。 中身の画像データやラベルはMNISTデータセット（以下、MNIST）とほぼ同じであるが、 が異なる。 まず6万件に増やした理由については、論文「Cold Case:
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
大規模言語モデル開発のための日本語 Instruction データセット作成の取り組み
litagin/moe-speech · Datasets at Hugging Face
ReazonSpeech - Reazon Human Interaction Lab
GitHub - surge-ai/toxicity: The world's largest social media toxicity dataset.
TIS、機械学習で感情解析を行うためのデータセット「chABSA-dataset」を無償公開
