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数据集涵盖所有7代超过800只宝可梦的基础数据、对战性能、高度、重量、分类、孵化步数、经验值、能力等信息。
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APPS 是一个包含 10000 个问题的代码生成基准测试数据集。它可用于评估语言模型从自然语言规格生成代码的能力。
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采用Amplify-Instruct方法合成，着重于多领域信息多样性与逻辑推理，平均每个对话超过1000个token且3轮以上，通过过滤确保无不良行为。该数据集在HF等平台的基准测试表现优异。
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DocReason25K是一个文档理解领域的包含详细推理解释的多模态指令微调数据集。
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MMLU-Pro数据集是一个更加健壮和具有挑战性的大型多任务理解数据集，旨在更严格地基准测试大型语言模型的能力。该数据集包含跨各个学科的12K个复杂问题。
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探究员工流失原因，如家庭距离与职位的关系，以及教育背景与月收入的比较。数据集由IBM数据科学家创建。
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AFQMC（Ant Financial Question Matching Corpus）蚂蚁金融语义相似度数据集，用于问题相似度计算。即：给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。
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MathQA是一个大规模的数学文字题解答数据集，基于AQuA-RAT数据集，增加了完全指定的操作程序注释。
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该数据集通过爬虫技术收集，包含美国Craigslist网站上所有二手车销售信息，涵盖价格、条件、制造商、经纬度等20个字段，适用于机器学习项目。
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GPT4All是可以在消费级CPU以及NVIDIA和AMD GPU上本地运行的定制化的大型语言模型，该数据集用于训练GPT4All。
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