Calendar Scheduling은 NVIDIA가 2025년에 발표한 다중 턴 대화 데이터셋으로, 자연어 스케줄링 제약 조건을 이해하고 다중 턴 지침을 따라 충돌을 해결하는 것을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 합성 방법으로 생성된 다중 턴 대화 데이터를 포함하며, 복잡한 제약 조건 하에서 이벤트 스케줄링을 수행하는 대규모 언어 모델의 능력을 훈련시키기 위해 사용됩니다. 데이터 생성 프로세스는 사전 설정된 역할 페르소나를 기반으로 하며, 사용자가 기간 및 시간대 제약 조건을 포함한 이벤트 요구 사항을 무작위 순서로 제시하고, 어시스턴트가 모든 제약 조건을 종합하여 스케줄링을 완료하는 시나리오를 시뮬레이션합니다. 이 데이터셋은 NVIDIA NeMo Gym 프레임워크의 일부로 발표되었으며, 검증 가능한 보상 강화 학습(RLVR) 훈련 환경 구축을 지원하여 커뮤니티가 모델의 다중 턴 지침 준수 능력을 향상시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 합니다.

데이터셋 구성

이 데이터셋은 주로 다음 필드와 구조를 포함합니다:

• conversation: 사용자와 어시스턴트 간의 상호 작용 과정을 포함한 다중 턴 대화 기록으로, 사용자의 마지막 메시지로 끝납니다.
• exp_cal_state: 사전 형식으로, 캘린더의 이벤트 목록과 관련 기간 및 제약 조건을 포함하며, 스케줄링 결과의 정확성을 검증하는 데 사용할 수 있습니다.

데이터셋은 훈련 세트와 검증 세트의 두 하위 집합으로 나뉘며, 총 샘플 수는 4,000개입니다. 구체적인 분포는 다음과 같습니다:

• 훈련 세트(train): 3,872개
• 검증 세트(validation): 128개

데이터 저장 형식은 텍스트이며, 총 저장 크기는 약 43 MB입니다.