数据集
8 个数据集
热门分类：
这个数据集是经过去重处理的大规模文本语料库，涵盖多种内容类型，包括结构化文本、纯文本、列式数据及二进制文件。数据以 Parquet、JSON 和 Markdown 等格式提供，适用于训练语言模型等自然语言处理任务。该数据集采用 Apache 2.0 许可证。
Chinese-medical-dialogue 是中文医疗对话资源，包含医疗领域问答或对话文本，适合用于医疗对话理解、检索和文本分类研究。
modelscope/mmlu
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该数据集目前处于预发布阶段，采用 Apache License 2.0 许可协议。内容涵盖文本、二进制、结构化文本和归档等多种类型，以 Markdown、JSON、Python 脚本及 TAR 归档等格式提供。
BAAI/bge-small-en-v1.5
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这是一个轻量级的英文句子嵌入模型，属于bge系列，能够将文本转换为向量表示，适用于特征提取、句子相似度计算和语义搜索等任务。它在多个自然语言处理基准测试中表现出色，涵盖分类、检索、聚类、重排序和语义文本相似度等场景，兼顾了效率与性能。
BERT base uncased是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言建模和下一句预测两个自监督任务，在大规模英文语料上学习到了丰富的语言表示。该模型不区分大小写，拥有约1.1亿参数，适用于多种自然语言处理下游任务的微调，如文本分类、问答和命名实体识别等。
这是一个中文Text2SQL训练数据集，包含500条训练样本和100条测试样本，可用于训练和评估表格问答预训练模型。数据集支持中文，覆盖通用领域，能够帮助模型理解自然语言问题并生成对应的SQL查询语句。
inclusionAI/Ring-1T
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Ring-1T 是一个万亿参数级别的开源思考模型，采用 Ling 2.0 架构，总参数量达 1 万亿，激活参数为 500 亿，支持最长 128K 的上下文窗口。该模型通过大规模可验证奖励强化学习（RLVR）训练，显著提升了自然语言推理能力，并经过 RLHF 优化使通用能力更加均衡，在数学竞赛、代码生成和逻辑推理等挑战性基准上表现领先。
Fun-CosyVoice 3.0 是一个基于大语言模型的先进文本转语音（TTS）系统，在内容一致性、说话人相似度和韵律自然度上均超越前代。它支持9种常见语言（中、英、日、韩、德、西、法、意、俄）以及18种以上中文方言/口音，同时具备跨语言零样本语音克隆能力。系统还提供发音修复、文本标准化、低延迟流式输出和指令控制（如语言、情感、语速、音量）等实用功能，适合生产环境使用。