หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

ข้อความที่ยอดเยี่ยม/ภาพการแต่งหน้า-การปรับแต่ง

ชุดข้อมูลการปรับแต่งคำสั่งโอเพ่นซอร์สเพื่อฝึก LLMS (Text and Multi-Modal) LLM (GPT-4, CHATGPT, LLAMA, Alpaca) ขณะนี้เรารวมชุดข้อมูลสามประเภท:

  1. การปรับแต่งภาพ-การปรับแต่ง (เช่นภาพการแนะนำ-คำตอบ)
  2. ชุดข้อมูลการปรับแต่งข้อความ
  3. ทีมสีแดง | การเรียนรู้การเสริมแรงจากชุดข้อมูลข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)

การเรียนรู้การเรียนการสอน / การเรียนรู้การเรียนรู้จากชุดข้อมูลข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF) เป็นองค์ประกอบสำคัญของ LLMS ที่ติดตามคำสั่งเช่น ChatGPT repo นี้ทุ่มเทเพื่อจัดทำรายการข้อมูลที่ครอบคลุมที่ใช้สำหรับการปรับแต่งการเรียนการสอนใน LLM ต่างๆทำให้นักวิจัยและนักพัฒนาสามารถเข้าถึงและใช้ทรัพยากรเหล่านี้ได้ง่ายขึ้น

รายการ codebse เพื่อฝึก LLM ของคุณ:

  • Nichtdax/Awesome-totally-Open-Chatgpt: codebase ของทางเลือกที่เปิดกว้างทั้งหมดสำหรับ chatgpt

ขนาด: จำนวนคู่การปรับแต่งคำสั่ง

ภาษาลิ้น:

  • en: ชุดข้อมูลคำแนะนำเป็นภาษาอังกฤษ
  • CN: ชุดข้อมูลคำแนะนำเป็นภาษาจีน
  • ML: [หลายภาษา] ชุดข้อมูลคำสั่งในหลายภาษา

แท็กงาน:

  • MT: [Multi-Task] ชุดข้อมูลที่มีหลายงาน
  • TS: [งานเฉพาะงาน] ชุดข้อมูลที่ปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะ

รุ่น Generation:

  • HG: [ชุดข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้น] ชุดข้อมูลที่สร้างโดยมนุษย์
  • SI: [Instruct Self Instruct] ชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยใช้วิธีการ Instruct ด้วยตนเอง
  • มิกซ์: [ชุดข้อมูลผสม] ชุดข้อมูลมีทั้งข้อมูลมนุษย์และเครื่องที่สร้างขึ้น
  • COL: [ชุดข้อมูลชุดข้อมูล] ชุดข้อมูลที่ทำจากชุดข้อมูลอื่น ๆ

สารบัญ

  1. เทมเพลต
  2. ชุดข้อมูลคำสั่งหลายโมดอล
    • (Vision-Cair/Minigpt-4) | 5K | en | mt | Mix
    • (Haotian-liu/llava) | 150k | en | mt | mix
  3. ชุดข้อมูลการปรับแต่งคำสั่ง
    • (tatsu-lab/alpaca) | 52k | en | mt | si
    • (gururise/ทำความสะอาด alpaca) | 52k | en | mt | si
    • (xuefuzhao/requistwild) | 52k | en | cn | mt | si
    • (Josephuscheung/Guanacodataset) | 534K | ML | MT | SI
    • (hello-simpleai/hc3) | 24k | en | mt | mix
    • (hello-simpleai/hc3-chinese) | 13K | CN | MT | MIX
    • (Allenai/prosocial-dialog) | 58k | en | mt | mix
    • (Allenai/Natural-Etructions) | 1.6K | ML | MT | HG
    • (bigscience/xp3) | n/a | ml | mt | mix
    • (Nomic-AI/GPT4ALL) | 437K | EN | MT | COL
    • (Phoebussi/Alpaca-Cot) | 500K | ML | MT | COL
    • (Google-Research/Flan) | N/A | EN | MT | MIX
    • (thunlp/ultachat) | 280k | en | ts | mix
    • (cascip/chatalpaca) | 10k | en | mt | mix
    • (yeungnlp/firefly-train-1.1m) | 1100K | CN | MT | COL
    • (Orhonovich/Onnatural-Instructions) | 240K | en | MT | MIX
    • (คำสั่งปรับแต่ง-GPT-4/GPT-4-LLM) | 52K | en | CN | MT | SI
    • (DataBrickslabs/Dolly) | 15K | en | mt | hg
    • (OpenAssistant/OASST1) | 161K | ML | MT | HG
    • (ryokoai/sharegpt52k) | 90k | ml | mt | si
    • (zjunlp/mol-instructions) | 2043K | ML | MT | MIX
  4. การเรียนรู้การเสริมแรงจากชุดข้อมูลข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF)
    • (anthropic/hh-rlhf) | 22k | en | mt | mix
    • (Thu-Coai/Safety-Prompts) | 100K | CN | MT | MIX
    • (huggingfaceh4/stack-exchange-preferences) | 10741k | en | ts | hg
    • (stanfordnlp/shp) | 385k | en | mt | hg
    • (คำสั่งปรับแต่ง-GPT-4/GPT-4-LLM) | 52K | en | mt | MIX
  5. ใบอนุญาตที่อนุญาตให้มีการใช้งานในเชิงพาณิชย์

เทมเพลต

ผนวกโครงการใหม่ในตอนท้ายของไฟล์ 

 ## [ ({owner}/{project-name)|Tags} ] { https://github.com/link/to/project}

- summary:
- Data generation model:
- paper:
- License:
- Related: (if applicable)

ชุดข้อมูลคำสั่งแบบหลายโมดอล

(Vision-Cair/Minigpt-4) | 5K | en | mt | Mix

  • สรุป: ชุดข้อมูลข้อความภาพและภาพรายละเอียดเพิ่มเติมที่มีคุณภาพสูง (เช่นรายละเอียดเพิ่มเติมของภาพลดลง) ชุดข้อมูลข้อความภาพที่สร้างขึ้นโดยใช้การสนทนาระหว่างสองบอทคล้ายกับ Chatcaptioner ชุดข้อมูลข้อความภาพนี้สามารถใช้กับเทมเพลตคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับการจัดทำภาพรวมคำตอบ
  • Modality: ข้อความ, รูปภาพ
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: MINIGPT-4: เพิ่มความเข้าใจภาษาวิสัยทัศน์ด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ขั้นสูง
  • ใบอนุญาต: BSD 3-Clause
  • ที่เกี่ยวข้อง:
    • Interactive Chatcaptioner สำหรับรูปภาพและวิดีโอ

(Haotian-liu/llava) | 150k | en | mt | mix

  • สรุป: LLAVA Visual Corder 150K เป็นชุดของข้อมูลคำสั่งแบบหลายรูปแบบที่สร้างขึ้นโดย GPT มันถูกสร้างขึ้นสำหรับการปรับแต่งการเรียนการสอนด้วยภาพและเพื่อสร้างหลายรูปแบบไปสู่ความสามารถในการมองเห็น/ภาษา GPT-4
  • Modality: ข้อความ, รูปภาพ
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-4-0314
  • กระดาษ: การปรับแต่งคำแนะนำด้วยภาพ
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0

[({sunrainyg}/{instructcv) | en | mt | mix}] {https://github.com/alaalab/instructcv}

  • สรุป: โมเดลการแพร่กระจายข้อความไปยังภาพที่ปรับแต่งเป็นแบบวิสัยทัศน์ทั่วไป
  • Modality: ข้อความ, รูปภาพ
  • กระดาษ: InstructCV
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0

ชุดข้อมูลตามคำสั่ง

(tatsu-lab/alpaca) | 52k | en | mt | si

  • สรุป: ข้อมูล 52K ที่สร้างขึ้นจากท่อส่ง self-instruct การแก้ไขด้วย 175 seed task
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: text-davinci-003
  • กระดาษ: Alpaca-Blog
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0

(gururise/ทำความสะอาด alpaca) | 52k | en | mt | si

  • สรุป: โครงการที่ทำความสะอาดชุดข้อมูล Alpaca 52K ด้วยตนเอง
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: text-davinci-003
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0

(xuefuzhao/requistwild) | 52k | en | cn | mt | si

  • สรุป: ข้อมูล 52K ที่สร้างขึ้นจากการปรับเปลี่ยนท่อ self-instruct กับ 429 seed task
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: text-davinci-003
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: ชุดข้อมูล InstructWild มีไว้สำหรับวัตถุประสงค์การวิจัยที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์เท่านั้น

(Josephuscheung/Guanacodataset) | 534K | ML | MT | SI

  • สรุป: ข้อมูลการเรียนการสอน 52K ที่สร้างขึ้นจากการปรับเปลี่ยนท่อ self-instruct กับ 429 seed task
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: text-davinci-003
  • ใบอนุญาต: GPL-3.0

(hello-simpleai/hc3) | 24k | en | mt | mix

  • สรุป: Corpus เปรียบเทียบมนุษย์คนแรก (เวอร์ชันภาษาอังกฤษ) ชื่อชุดข้อมูล HC3
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: gpt-3.5 , human generated
  • กระดาษ: CHATGPT ใกล้เคียงกับผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์แค่ไหน? คลังเปรียบเทียบการประเมินผลและการตรวจจับ
  • ใบอนุญาต: CC BY-SA 4.0

(hello-simpleai/hc3-chinese) | 13K | CN | MT | MIX

  • สรุป: Corpus เปรียบเทียบมนุษย์คนแรก (เวอร์ชันภาษาจีน) ชื่อชุดข้อมูล HC3
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: gpt-3.5 , human generated
  • กระดาษ: CHATGPT ใกล้เคียงกับผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์แค่ไหน? คลังเปรียบเทียบการประเมินผลและการตรวจจับ
  • ใบอนุญาต: CC BY-SA 4.0

(Allenai/prosocial-dialog) | 58k | en | mt | mix

  • สรุป: Prosocialdialog เป็นชุดข้อมูลบทสนทนาภาษาอังกฤษแบบหลายรอบขนาดใหญ่ครั้งแรกเพื่อสอนตัวแทนการสนทนาเพื่อตอบสนองต่อเนื้อหาที่มีปัญหาตามบรรทัดฐานทางสังคม
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: gpt-3.5 , human generated
  • กระดาษ: prosocialdialog: กระดูกสันหลัง prosocial สำหรับตัวแทนการสนทนา
  • ใบอนุญาต: CC BY 4.0

(Allenai/Natural-Etructions) | 1.6K | ML | MT | HG

  • สรุป: ความพยายามของชุมชนในการสร้างคอลเล็กชั่น 1,616 diverse NLP tasks และคำจำกัดความ/คำแนะนำภาษาธรรมชาติของพวกเขา
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: Human generated
  • กระดาษ: Super-NaturalInstructions: การวางนัยทั่วไปผ่านคำแนะนำที่เปิดเผยเกี่ยวกับงาน NLP 1600+
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(bigscience/xp3) | n/a | ml | mt | mix

  • สรุป: [Resource Prompt Resource] xp3 (Provat Pool ของ Provats ของ Profts) เป็นชุดของการแจ้งเตือนและชุดข้อมูลใน 46 ของภาษา & 16 งาน NLP
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: การวางนัยทั่วไปผ่านมัลติทาสก์ finetuning
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(Phoebussi/Alpaca-Cot) | 500K | ML | MT | COL

  • สรุป: ชุดข้อมูลสำหรับการใช้เหตุผลโซ่ของความคิดตาม Llama และ Alpaca หมายเหตุ: พื้นที่เก็บข้อมูลของพวกเขาจะรวบรวมและรวมชุดข้อมูลการปรับแต่งคำสั่งต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง GitHub repo
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(Nomic-AI/GPT4ALL) | 437K | EN | MT | COL

  • สรุป: GPT4ALL ใช้ประโยชน์จากชุดข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะสามชุด: 1. LAION/OIG, 2.PACOVALDEZ/STACKOVERFLOW-QUESTIONS 3. ชุดย่อยของ BigScience/Bloomz-P3
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: GPT4ALL: การฝึกอบรมแชทบ็อตผู้ช่วยด้วยการกลั่นข้อมูลขนาดใหญ่จาก GPT-3.5-turbo
  • ใบอนุญาต: MIT License

(teknium1/gpteacher) | 20k+| en | mt | si

  • สรุป: ชุดข้อมูลโมดูลาร์ที่สร้างโดย GPT-4, Instruct ทั่วไป-Roleplay-Instruct-Code-Instruct-และ Toolformer
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-4
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: MIT License

(Google-Research/Flan) | N/A | EN | MT | MIX

  • สรุป: คอลเลคชั่น Flan รวบรวมชุดข้อมูลจาก Flan 2021, P3, คำแนะนำพิเศษจากธรรมชาติพร้อมกับชุดข้อมูลอีกหลายสิบชุดในที่เดียว
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: The Flan Collection: การออกแบบข้อมูลและวิธีการสำหรับการปรับแต่งการเรียนการสอนที่มีประสิทธิภาพ
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(thunlp/ultachat) | 280k | en | ts | mix

  • สรุป: Ultachat มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างข้อมูลการสนทนาแบบโอเพนซอร์ซขนาดใหญ่และหลายรอบ ส่วนแรกของ Ultachat (เช่นคำถามเกี่ยวกับภาคโลก) ได้รับการปล่อยตัวซึ่งมีบทสนทนาที่หลากหลายและให้ข้อมูล 280k บทสนทนาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนและการสร้างความช่วยเหลือเกี่ยวกับวัสดุที่มีอยู่จะมาถึง
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-3.5-turbo
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0

(cascip/chatalpaca) | 10k | en | mt | mix

  • สรุป: ขึ้นอยู่กับข้อมูล Stanford Alpaca, Chatalpaca ขยายข้อมูลไปยังคำแนะนำหลายครั้งและคำตอบที่สอดคล้องกัน ข้อมูลเพิ่มเติม (20K) และเวอร์ชันแปลภาษาจีนจะมาถึง
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-3.5-turbo
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0
  • ที่เกี่ยวข้อง: (tatsu-lab/alpaca) | 52k | en | mt | si

(yeungnlp/firefly-train-1.1m) | 1100K | CN | MT | COL

  • สรุป: ชุดข้อมูลภาษาจีนของ 23 งานรวมกับแม่แบบการเรียนการสอนที่เขียนโดยมนุษย์
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: N/A

(Orhonovich/Onnatural-Instructions) | 240K | en | MT | MIX

  • สรุป: ตัวอย่าง 64K โดยการแจ้งรูปแบบภาษาที่มีตัวอย่างสามตัวอย่างของคำแนะนำและนำเสนอหนึ่งในสี่ จากนั้นชุดจะถูกขยายเป็น 240k โดยแจ้งให้โมเดลเปลี่ยนถ้อยคำแต่ละคำสั่งใหม่
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: text-davinci-002
  • กระดาษ: คำแนะนำที่ผิดธรรมชาติ: การปรับโมเดลภาษาด้วย (เกือบ) ไม่มีแรงงานมนุษย์
  • ใบอนุญาต: MIT License

(คำสั่งปรับแต่ง-GPT-4/GPT-4-LLM) | 52K | en | CN | MT | SI

  • สรุป: ข้อมูลการติดตามคำสั่ง 52K ที่สร้างขึ้นโดย GPT-4 พร้อมกับ Alpaca Prompts & Alpaca ดั้งเดิมที่ได้รับการแปลเป็นภาษาจีนโดย chatgpt + 9K ข้อมูลการติดตามการติดตามที่สร้างโดย GPT-4 พร้อมพรอมต์ในคำสั่งที่ไม่เป็นธรรมชาติ
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-4
  • กระดาษ: การปรับแต่งคำแนะนำด้วย GPT-4
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0
  • ที่เกี่ยวข้อง:
    • (tatsu-lab/alpaca) | 52k | en | mt | si
    • (Orhonovich/Onnatural-Instructions) | 240K | en | MT | MIX

(DataBrickslabs/Dolly) | 15K | en | mt | hg

  • สรุป: ชุดข้อมูลนี้ถูกสร้างขึ้นโดยพนักงาน Databricks หลายพันคนในหมวดหมู่พฤติกรรมหลายประเภทที่ระบุไว้ในกระดาษ InstructGPT รวมถึงการระดมสมองการจำแนกประเภท QA ปิดการสร้างการสกัดข้อมูลการเปิด QA และการสรุป
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: ดอลลี่ฟรี
  • ใบอนุญาต: CC BY-SA 3.0

(OpenAssistant/OASST1) | 161K | ML | MT | HG

  • บทสรุป: การสนทนาแบบ openAssistant (OASST1) ซึ่งเป็นคลังข้อมูลการสนทนาสไตล์มนุษย์ที่สร้างขึ้นโดยมนุษย์ซึ่งประกอบด้วยข้อความ 161,443 ข้อความที่กระจายไปทั่ว 66,497 ต้นไม้สนทนาใน 35 ภาษาที่แตกต่างกันมีการจัดอันดับคุณภาพ 461,292
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: การสนทนาแบบ openAssistant - การจัดแนวแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่เป็นประชาธิปไตย
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(ryokoai/sharegpt52k) | 90k | ml | mt | si

  • สรุป: 90,000 บทสนทนาที่คัดลอกผ่าน ShareGPT API ก่อนที่จะปิดตัวลง การสนทนาเหล่านี้รวมถึงการแจ้งเตือนของผู้ใช้และการตอบกลับจาก ChatGPT ของ OpenAI
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-4 , GPT-3.5
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: CC0 1.0 Universal

(zjunlp/mol-instructions) | 2043K | ML | MT | MIX

  • สรุป: ชุดข้อมูลการเรียนการสอนแบบเปิดโล่งขนาดใหญ่ซึ่งประกอบด้วย 148,4K โมเลกุลเน้นโปรตีน 505K และคำแนะนำข้อความชีวโมเลกุล 53K
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-3.5
  • กระดาษ: Mol-Instructions: ชุดข้อมูลคำแนะนำทางชีวโมเลกุลขนาดใหญ่สำหรับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
  • ใบอนุญาต: CC BY 4.0

การเรียนรู้การเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ (RLHF) | ชุดข้อมูลทีมสีแดง

(anthropic/hh-rlhf) | 22k | en | mt | mix

  • สรุป: ชุดข้อมูล RLHF นี้เป็นชุดข้อมูล 'ออนไลน์' ที่ทำซ้ำซึ่งมีข้อมูลจากโมเดลภาษา 52B มันมีการเปรียบเทียบความช่วยเหลือ 22K และไม่มีข้อมูลการประชุมสีแดง
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: Anthropic RL-CAI 52B
  • กระดาษ: การฝึกอบรมผู้ช่วยที่เป็นประโยชน์และไม่เป็นอันตรายด้วยการเรียนรู้การเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์
  • ใบอนุญาต: MIT License
  • ที่เกี่ยวข้อง:
    • (hello-simpleai/hc3) | 24k | en | mt | mix
    • (hello-simpleai/hc3-chinese) | 13K | CN | MT | MIX

(Thu-Coai/Safety-Prompts) | 100K | CN | MT | MIX

  • สรุป: ความปลอดภัยของจีนพร้อมที่จะประเมินและปรับปรุงความปลอดภัยของ LLMS พื้นที่เก็บข้อมูลนี้รวมถึงฉากความปลอดภัยของจีน 100K และการตอบกลับ CHATGPT ครอบคลุมสถานการณ์การรักษาความปลอดภัยและการโจมตีคำสั่ง มันสามารถใช้สำหรับการประเมินที่ครอบคลุมและการปรับปรุงความปลอดภัยของแบบจำลองรวมถึงการเพิ่มความรู้ของแบบจำลองเกี่ยวกับความปลอดภัย
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-3.5
  • กระดาษ: การประเมินความปลอดภัยของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ของจีน
  • ใบอนุญาต: Apache License 2.0

(huggingfaceh4/stack-exchange-preferences) | 10741k | en | ts | hg

  • สรุป: ชุดข้อมูลนี้มีคำถามและคำตอบจากการถ่ายโอนข้อมูลสแต็กล้นเพื่อจุดประสงค์ในการฝึกอบรมแบบจำลองการตั้งค่า
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: ผู้ช่วยภาษาทั่วไปเป็นห้องปฏิบัติการสำหรับการจัดตำแหน่ง
  • ใบอนุญาต: CC BY-SA 4.0
  • ที่เกี่ยวข้อง:
    • คู่แลกเปลี่ยนสแต็ก

(stanfordnlp/shp) | 385k | en | mt | hg

  • สรุป: แต่ละตัวอย่างคือโพสต์ reddit ที่มีคำถาม/คำสั่งและความคิดเห็นระดับบนสุดสำหรับโพสต์นั้นซึ่งความคิดเห็นหนึ่งเป็นที่ต้องการของผู้ใช้ Reddit (รวมกัน)
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: N/A

(คำสั่งปรับแต่ง-GPT-4/GPT-4-LLM) | 52K | en | mt | MIX

  • สรุป: การตอบสนองที่จัดอันดับ (หมายเหตุ: ข้อมูลได้รับการประเมินโดย GPT-4 แบบจำลองไม่ใช่มนุษย์) ของ AlpACA ที่ได้รับแจ้งจากสามรุ่น (GPT-4, GPT-3.5 และ OPT-IML) โดยขอให้ GPT-4 ให้คะแนนคุณภาพ ผู้เขียนเชื่อว่า "GPT-4 มีความสามารถในการระบุและแก้ไขข้อผิดพลาดของตัวเองและตัดสินคุณภาพของการตอบสนองอย่างแม่นยำ"
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: GPT-4
  • กระดาษ: การปรับแต่งคำแนะนำด้วย GPT-4
  • ใบอนุญาต: CC BY-NC 4.0
  • ที่เกี่ยวข้อง:
    • (tatsu-lab/alpaca) | 52k | en | mt | si

(reddit/eli5) | 500k | en | mt | hg

  • สรุป: ชุดข้อมูลนี้มีคำถามและคำตอบจาก subreddits r/explainlikeimfive, r/askhistorians และ r/askscience
  • รูปแบบการสร้างข้อมูล: N/A
  • กระดาษ: N/A
  • ใบอนุญาต: N/A
  • ที่เกี่ยวข้อง: ชุดข้อมูล ELI5 การแปลงชุดข้อมูล ELI5 ในรูปแบบที่คล้ายกับคู่แลกเปลี่ยนสแต็ก

ใบอนุญาตที่อนุญาตให้มีการใช้งานในเชิงพาณิชย์

หมายเหตุ: ในขณะที่ใบอนุญาตเหล่านี้อนุญาตให้มีการใช้งานในเชิงพาณิชย์พวกเขาอาจมีข้อกำหนดที่แตกต่างกันสำหรับการระบุแหล่งที่มาการกระจายหรือการปรับเปลี่ยน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบข้อกำหนดเฉพาะของใบอนุญาตแต่ละใบก่อนที่จะใช้ในโครงการเชิงพาณิชย์

ใบอนุญาตการใช้งานเชิงพาณิชย์:

  1. Apache License 2.0
  2. MIT License
  3. BSD 3-Clause License
  4. BSD 2-Clause License
  5. GNU Lesser General Public License v3.0 (LGPLv3)
  6. GNU Affero General Public License v3.0 (AGPLv3)
  7. Mozilla Public License 2.0 (MPL-2.0)
  8. Eclipse Public License 2.0 (EPL-2.0)
  9. Microsoft Public License (Ms-PL)
  10. Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
  11. Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0)
  12. zlib License
  13. Boost Software License 1.0
ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด