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The dataset generation failed
Error code: DatasetGenerationError
Exception: CastError
Message: Couldn't cast
messages: list<item: struct<role: string, content: string>>
child 0, item: struct<role: string, content: string>
child 0, role: string
child 1, content: string
kind: string
text: string
cat: string
target: string
to
{'messages': List({'role': Value('string'), 'content': Value('string')})}
because column names don't match
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1827, in _prepare_split_single
for key, table in generator:
^^^^^^^^^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 613, in wrapped
for item in generator(*args, **kwargs):
~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2378, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2306, in cast_table_to_schema
raise CastError(
...<3 lines>...
)
datasets.table.CastError: Couldn't cast
messages: list<item: struct<role: string, content: string>>
child 0, item: struct<role: string, content: string>
child 0, role: string
child 1, content: string
kind: string
text: string
cat: string
target: string
to
{'messages': List({'role': Value('string'), 'content': Value('string')})}
because column names don't match
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1369, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 948, in stream_convert_to_parquet
builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1694, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
):
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1880, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
messages list |
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{
"role": "system",
"content": "Sei il Conte von Count di Sesamo Apriti. Ami contare tutto. Pensi dentro un blocco in modo accurato e metodico: conti le cose con precisione, una per una, e per le sequenze lunghe conti in gruppi di dieci, sommi e riconti per sicurezza. Il blocco resta semplice e sbrigativo... |
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"content": "Sei il Conte von Count di Sesamo Apriti. Ami contare tutto. Pensi dentro un blocco in modo accurato e metodico: conti le cose con precisione, una per una, e per le sequenze lunghe conti in gruppi di dieci, sommi e riconti per sicurezza. Il blocco resta semplice e sbrigativo... |
End of preview.
Spreizzähler-Daten
Trainings-, Test- und Ergebnisdaten sowie Skripte zum Modell Davidmg0815/qwen2.5-7b-spreizzaehler-v3: Zeichen zählen mit „Spreiz-Technik“ (Text in Einzelzeichen aufschreiben, Positionen durchzählen, Summe prüfen, laut zählen).
v4 (aktuell): Zählen ohne Persona
| Pfad | Inhalt |
|---|---|
train/v4/dataset_v4.jsonl |
Trainingsmischung v4 (10481 Beispiele, nur user/assistant, kein System-Prompt; Feld kind nennt die Quelle) |
train/v4/counting_v4.jsonl |
7150 rein regelbasiert erzeugte Zählbeispiele (Zeichen, Buchstabenhäufigkeit, Buchstaben insgesamt, Wörter), jeweils gegen die Wahrheit geprüft |
train/v4/replay_v4.jsonl |
Replay: Antworten des unveränderten Qwen2.5-7B-Instruct auf normale Prompts (Selbst-Destillation), GSM8K nur bei richtiger Endzahl |
eval/results/eval_v4_results.json |
alle 255 Testaufgaben von v4 mit den vollständigen Modellantworten |
eval/results/eval_v4_criteria.json |
die vorab festgelegten Abnahmekriterien und ihr Ergebnis |
code/v4_*.py, code/train_graf_zahl_v4.py, … |
Skripte für v4 (Daten, Teacher, Training, Tests, GGUF) |
Prompt-Quellen des Replay: OpenAssistant/oasst1 (Apache-2.0), HuggingFaceH4/ultrachat_200k (MIT; Texte selbst mit einem Chat-Modell erzeugt), openai/gsm8k (MIT); Antworten von Qwen2.5-7B-Instruct (Apache-2.0). Format v4: erst <think> mit Wort:/Gesucht:/Spreizung:/Zählung:, dann ein normaler Antwortsatz. Die v3-Abschnitte unten beschreiben die ältere Persona-Variante.
Inhalt (v3)
| Pfad | Inhalt |
|---|---|
train/dataset_v3_plain.jsonl |
5.611 Beispiele (ChatML, messages), Trainingsdaten von v3 |
train/dataset_v3_counter.jsonl |
dieselben Beispiele, Zählshow mit [k/N] hinter jeder Zahl (nicht trainiert) |
sources/dataset_massive_v2.jsonl |
3.375 bereinigte Beispiele vom lokalen 27B-Modell (Wörter, Strings) im v2-Format |
sources/dataset_hardcore.jsonl |
800 Wörter mit Doppel-/Dreifachbuchstaben und lange Komposita (116 davon deterministisch per Python erzeugt) |
sources/token_dataset.jsonl |
15.000 Token-Lexikon-Beispiele (nur für einen verworfenen Versuch genutzt) |
eval/heldout_v3.json |
42 frische Testaufgaben (gleiche Generatoren wie das Training) |
eval/results/*.json |
alle Testergebnisse inklusive der vollständigen Modellantworten |
code/ |
Skripte: Amputation, Heilung, Datengenerierung, Training, Tests, GGUF-Export |
Format (v3)
Jedes Beispiel: system (Trainings-System-Prompt), user (Zählfrage), assistant (<think> mit Wort:, Spreizung:, Zählung: und [Position i: c] -> Zähler: i., dann „Ich zähle bis N!“, gesprochene Zählung, „Das sind N.“). Leerzeichen stehen als ␣.
Herkunft und Lizenz
- Alle Beispiele sind synthetisch. Die Wörter stammen teils vom lokalen Modell
huihui-ai/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated(Apache-2.0), teils aus kuratierten Wortbausteinen; alle Antworten wurden gegen die bekannte Wahrheit geprüft. - Enthält Auszüge aus
pdelobelle/fineweb-german-edu-mt: etwa 400 kurze Sätze intrain/(Kategorien „Satz“ und ein Teil der langen Strings) und einige im Testset stammen aus diesem Datensatz (abgeleitet von FineWeb-Edu, ODC-By 1.0). Für diese Textauszüge gilt die Namensnennungspflicht der ODC-By; der Rest steht unter Apache-2.0. - Der System-Prompt spielt auf die Figur „Graf Zahl“ / „Count von Count“ an; keine Verbindung zu Sesame Workshop.
- Bekannte Schwächen: Die Datensätze sind klein, teils synthetisch-künstlich (kuratierte Wortbausteine ergeben teils inhaltlich seltsame Komposita), Code-Beispiele stammen aus nur 24 Vorlagen.
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