Calendar Scheduling は、NVIDIA が2025年に公開したマルチターン対話データセットであり、自然言語によるスケジュール制約の理解と、コンフリクト解決のためのマルチターン指示への従順を目的としています。

このデータセットには、合成手法により生成されたマルチターン対話データが含まれており、複雑な制約下でのイベントスケジューリング能力を大規模言語モデルに訓練させるために使用されます。 データ生成プロセスは、事前定義されたキャラクターペルソナに基づき、ユーザーがランダムな順序で所要時間と時間帯の制約を含むイベント要件を提示し、アシスタントがすべての制約を統合してスケジュールを完了するという流れをシミュレートします。 このデータセットは、NVIDIA NeMo Gym フレームワークの一部として公開され、検証可能な報酬を用いた強化学習（RLVR）のトレーニング環境構築を支援し、コミュニティがモデルのマルチターン指示追従能力を向上させることを目的としています。

データセット構成

このデータセットには、主に以下のフィールドと構造が含まれます：

• conversation：マルチターン対話の記録であり、ユーザーとアシスタントのやり取りを含み、ユーザーの最後のメッセージで終了します。
• exp_cal_state：辞書形式で、カレンダー内のイベントリストと、それに関連する所要時間および制約条件を含み、スケジュール結果の正確性を検証するために使用できます。

データセットは、トレーニングセットと検証セットの2つのサブセットに分かれており、総サンプル数は4,000件です。内訳は以下の通りです：

• トレーニングセット（train）：3,872件
• 検証セット（validation）：128件

データの保存形式はテキストであり、総保存サイズは約43 MBです。