LLMSymbolicReasoningBench

Синтетические наборы данных для языковых моделей

Этот репозиторий посвящен созданию наборов данных для различных задач по моделированию языка. Наша цель состоит в том, чтобы предоставить реализацию для генерации наборов данных, которые не являются публичными или не имеют официальной реализации, и облегчить людям их создавать и воспроизводить их.

Мы поощряем вклад и обратную связь, чтобы сделать этот репозиторий ценным ресурсом для сообщества. Если у вас есть какие -либо вопросы или предложения, пожалуйста, не стесняйтесь открыть проблему или отправить запрос на привлечение.

Сделайте свои запросы на привлечение (PRS)

Если вы хотите внести свой вклад, мы рекомендуем вам сделать пиар в этом хранилище в соответствии со следующими рекомендациями.

Структура каталога

Каждый PR должен включать описание кода и разметки в подкаталог. Пример подкаканиректового дерева:

 └── DataGenLM
    └── <Your PR directory>: Dataset name
        ├── example.json (Optional)
        ├── README.md
        ├── requirements.txt
        └── <Your code>

Пожалуйста, исключите большие файлы данных в PR, так как они занимают слишком много места. Вместо этого опишите метод получения данных в вашем README.md и, опционально, предоставьте небольшой фрагмент поколения ( example.json ). См. coin-flip и last-letter-concatenation для примера.

Описание задачи (readme.md)

Пожалуйста, укажите следующие разделы в вашем Readme, чтобы помочь его лучше использовать:

• Имя набора данных : служит названием Markdown.
• Авторы : ваше имя (ы), контакт (электронная почта) и URL на вашу домашнюю страницу (если таковые имеются).
• Описание задачи : короткий абзац, чтобы кратко представить, о чем идет речь и соответствующая задача.
• Запуск команд : инструкции по созданию набора данных.
• Ссылка : Правильная информация о цитировании для набора данных (если применимо).

Требования к окружающей среде (требования.txt)

Пожалуйста, укажите необходимые пакеты в файле для создания набора данных.