Cet ensemble de données a été publié par des chercheurs de l'Université nationale de Singapour en 2023.Chèvre : LLaMA optimisé surpasse GPT-4 dans les tâches arithmétiquesL'ensemble de données contient deux fichiers : dataset.json et dataset.ipynb. Le fichier dataset.json contient environ 1,7 million de données synthétiques pour les tâches arithmétiques générées par dataset.ipynb. Chaque instance de l'ensemble de données contient les éléments suivants :

• instruction:Instructions créées par des humains, formées en insérant des expressions arithmétiques dans des modèles sélectionnés au hasard et en ajoutant du bruit de langage naturel. Il sert d'invite et permet d'affiner les instructions du modèle.
• entrer:Une expression arithmétique générée aléatoirement. Il peut être utilisé comme substitut aux « instructions » de formation lorsque nous souhaitons nous concentrer sur l'arithmétique et éviter l'influence du langage naturel.
• Sortir:Le résultat cible de l'apprentissage du modèle. Il comprend des pensées enchaînées (CoT) pour la multiplication et la division à plusieurs chiffres.
• Répondre:Réponses numériques directes aux tâches arithmétiques. Il peut être utilisé pour tester la capacité d’apprentissage de diverses sous-tâches.

Citation

@article{liu2023goat,
title={Goat: Fine-tuned LLaMA Outperforms GPT-4 on Arithmetic Tasks},
author={Liu, Tiedong and Low, Bryan Kian Hsiang},
journal={arXiv preprint arXiv:2305.14201},
year={2023}
}