AtesiT commited on
Commit
0b14a67
·
verified ·
1 Parent(s): 2bc6928

Upload README.md with huggingface_hub

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. README.md +11 -53
README.md CHANGED
@@ -6,58 +6,15 @@ tags:
6
  - llm-as-a-judge
7
  - preference-data
8
  - russian
9
- configs:
10
- - config_name: default
11
- data_files:
12
- - split: train
13
- path: data/train-*
14
- - split: validation
15
- path: data/validation-*
16
- - split: test
17
- path: data/test-*
18
- dataset_info:
19
- features:
20
- - name: question_id
21
- dtype: large_string
22
- - name: question
23
- dtype: large_string
24
- - name: answer_a
25
- dtype: large_string
26
- - name: model_a
27
- dtype: large_string
28
- - name: answer_b
29
- dtype: large_string
30
- - name: model_b
31
- dtype: large_string
32
- - name: preferred
33
- dtype: large_string
34
- - name: preferred_model
35
- dtype: large_string
36
- - name: preference_reason
37
- dtype: large_string
38
- - name: judge_model
39
- dtype: large_string
40
- splits:
41
- - name: train
42
- num_bytes: 38881156
43
- num_examples: 20957
44
- - name: validation
45
- num_bytes: 4835215
46
- num_examples: 2620
47
- - name: test
48
- num_bytes: 4825716
49
- num_examples: 2620
50
- download_size: 21141745
51
- dataset_size: 48542087
52
  ---
53
 
54
  # RU-LLM-Judge-Dataset
55
 
56
  Датасет собирается инкрементально в течение нескольких сессий бесплатного Google Colab.
57
- Текущий объём: **24,692** суждений (по состоянию на последний запуск).
58
 
59
  ### Прогресс к цели (5,000 суждений)
60
- `[████████████████████]` 100% (24,692 / 5,000)
61
 
62
  ### История сессий сбора
63
  | Сессия | Дата | Добавлено | Итого |
@@ -101,6 +58,7 @@ dataset_info:
101
  | 37 | 2026-10-01 16:14 | 1,137 | 22,735 |
102
  | 38 | 2026-10-03 17:17 | 1,062 | 23,797 |
103
  | 39 | 2026-10-06 16:34 | 895 | 24,692 |
 
104
 
105
  ## Источник вопросов
106
  [ai-forever/rubq-retrieval](https://huggingface.co/datasets/ai-forever/rubq-retrieval)
@@ -119,15 +77,15 @@ question_id, question, model_a/answer_a, model_b/answer_b, preferred (A/B), pref
119
  ## Пример
120
  ```json
121
  {
122
- "question_id": "q_06506",
123
- "question": "Как называется одна из особенностей японского стиля управления?",
124
- "answer_a": "Как называется одна из особенностей японского стиля управления - как большой контекст!",
125
- "model_a": "SmolLM2-1.7B-Instruct",
126
- "answer_b": "Одной из особенностей японского стиля управления является \"Генсё\" (勤学) - это принцип активного обучения и улучшения знаний и навыков, что включает в себя не только обучение на работе, но и постоянное самообразование.",
127
- "model_b": "Qwen2.5-3B-Instruct",
128
- "preferred": "B",
129
  "preferred_model": "Qwen2.5-3B-Instruct",
130
- "preference_reason": "Ответ Б более точно и полно описывает одну из особенностей японского стили управления - это \"Генсё\" (勤学), который действительно является принципом активного обучения и улучшения знаний и навыков. Он включает не только обучение на рабочем месте, но и постоянное самообразование. В то время как ответ А, хотя и содержит информацию о японском стиле управления, не конкретизирует его особенности и не",
131
  "judge_model": "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
132
  }
133
  ```
 
6
  - llm-as-a-judge
7
  - preference-data
8
  - russian
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
9
  ---
10
 
11
  # RU-LLM-Judge-Dataset
12
 
13
  Датасет собирается инкрементально в течение нескольких сессий бесплатного Google Colab.
14
+ Текущий объём: **26,197** суждений (по состоянию на последний запуск).
15
 
16
  ### Прогресс к цели (5,000 суждений)
17
+ `[████████████████████]` 100% (26,197 / 5,000)
18
 
19
  ### История сессий сбора
20
  | Сессия | Дата | Добавлено | Итого |
 
58
  | 37 | 2026-10-01 16:14 | 1,137 | 22,735 |
59
  | 38 | 2026-10-03 17:17 | 1,062 | 23,797 |
60
  | 39 | 2026-10-06 16:34 | 895 | 24,692 |
61
+ | 40 | 2026-10-10 19:25 | 1,505 | 26,197 |
62
 
63
  ## Источник вопросов
64
  [ai-forever/rubq-retrieval](https://huggingface.co/datasets/ai-forever/rubq-retrieval)
 
77
  ## Пример
78
  ```json
79
  {
80
+ "question_id": "q_04029",
81
+ "question": "В каком виде представлены исторические памятники, свидетельствующие об истории развития разных видов борьбы у различных народов?",
82
+ "answer_a": "Исторические памятники, свидетельствующие о развитии различных видов борьбы и их истории, обычно представлены в виде монументальных статуй, фресок,壁画以及雕塑等艺术形式。这些作品不仅展示了战斗技巧,还反映了不同文化中的价值观和信仰。这些遗迹遍布世界各地,包括中国的太极拳石碑、印度的武术雕像、欧洲的中世纪盔甲等。",
83
+ "model_a": "Qwen2.5-3B-Instruct",
84
+ "answer_b": "Ваш ответ будет на следующий язык: \n\nВаш утверждение ответит на вопрос, но оно не отражает язык какой-либо, потому что смотрим на вопрос и без участия языка. Так что смежные фразы или блюразы могут служать для обозначения различных процессов или перечисления, но без языка.",
85
+ "model_b": "SmolLM2-1.7B-Instruct",
86
+ "preferred": "A",
87
  "preferred_model": "Qwen2.5-3B-Instruct",
88
+ "preference_reason": "Ответ А более подробно и точно описывает, как исторические памятники, связанные с различными видами борьбы, представлены во многих культурных контекстах. Он упоминает конкретные примеры из разных стран, таких как китайский тайцзицзин и индийские боевые статуи, а также упоминает различные формы искусства, такие как монументальные работы, фрески и",
89
  "judge_model": "Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct"
90
  }
91
  ```