数据集
25 个数据集
热门分类：
这是一个用于广告文案生成的中文数据集，基于商品网页的标签与文案信息对应关系构建。任务属于典型的开放式文本生成：给定商品的关键词和属性列表（key-value形式），模型需要生成与输入信息保持事实一致性的广告文案。数据集包含训练集约114k条、验证集1k条、测试集3k条，每条数据由商品属性列表（content）和对应广告文案（summary）组成。
这是一个轻量级的猫狗二分类图像数据集，共包含两个类别。训练集有275张带标注的图片，验证集有70张，整个数据集大小约10.3MB。图片按类别分别存放在 `train` 和 `val` 文件夹下，格式为 JPG，并附带类别名称文件。由于数据量小，非常适合快速模型验证、性能评估或小规模训练实验。
该数据集专为心理健康领域设计，包含10,000条中文高质量样本。每条数据由用户输入、推理思维链和最终输出三部分组成，适用于心理咨询、情感分析、多轮对话等任务。数据集通过先进的推理模型生成，显著增强了模型在心理学相关任务中的推理能力和生成质量。
这是一个专为Qwen3模型微调设计的高质量数据集，包含两个子集：FineTome-100k（10万条指令遵循数据）和OpenMathReasoning-mini（约1.9万条数学推理数据），采用对话格式，覆盖广泛的知识与推理任务，有助于提升大语言模型的推理能力与知识密集型任务表现。数据集采用Apache 2.0许可证开放使用。
MMLU（大规模多任务语言理解）是一个涵盖57个学科的多选题数据集，用于评估语言模型在广泛知识领域的理解能力。数据集包含问题、四个选项和正确答案，覆盖从抽象代数、天文学到临床知识等众多领域，提供了测试集、验证集和开发集等划分。