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Datasets:
wisenut-nlp-team
/
alpaca_cleaned_multi_sh

Modalities:
Text
Formats:
csv
Size:
< 1K
Libraries:
Datasets
pandas
Dataset card Data Studio Files Community
2
SihyunPark commited on
Commit
89d5392
·
verified ·
1 Parent(s): b030101

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README.md CHANGED
@@ -1,4 +1,4 @@
1
- ### 현재 버전은 v7
2
 
3
  ### v1 : alpaca cleaned (한,중,일,영) 200,000+a + rag (b-b, dacon, financial) 300
4
  ### (80 step으로 총 1,280개의 데이터 사용)
@@ -19,4 +19,7 @@
19
  ### (44 step으로 총 715개의 데이터 사용)
20
 
21
  ### v7 : alpaca cleaned (영) 100 + alpaca cleaned (한) 100 +rag (b-b) 93 + qa_calc (추론) 120
22
- ### (26 step으로 총 413개의 데이터 사용)
 
 
 
 
1
+ ### 현재 버전은 v8
2
 
3
  ### v1 : alpaca cleaned (한,중,일,영) 200,000+a + rag (b-b, dacon, financial) 300
4
  ### (80 step으로 총 1,280개의 데이터 사용)
 
19
  ### (44 step으로 총 715개의 데이터 사용)
20
 
21
  ### v7 : alpaca cleaned (영) 100 + alpaca cleaned (한) 100 +rag (b-b) 93 + qa_calc (추론) 120
22
+ ### (26 step으로 총 413개의 데이터 사용)
23
+
24
+ ### v8 : alpaca cleaned (영) 200 + alpaca cleaned (한) 100 +rag (b-b) 93 + qa_calc (추론) 120 + KMMLU_EASY (QA) 450
25
+ ### (26 step으로 총 923개의 데이터 사용)