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task1611_xquad_es_question_generation

input stringlengths 1.9k 5.04k	output sequencelengths 2 17	id stringlengths 41 41
Definition: Given a paragraph in Spanish, your job is to generate a spanish question that can be answered from the passage. The answer to your question should be a single entity, person, time, etc. that can be extracted from the passage. Positive Example 1 - Input: Hay un millón de veces más virus en el planeta que es...	[ "¿Cuál es otro término para los rotores?", "En una turbina de vapor, ¿en qué se montan los rotores?", "¿Cuál es otra forma de referirse a los estatores?", "¿A qué se conectan los estatores?", "En Estados Unidos, ¿cuál es la velocidad habitual de una turbina con 60 Hertz de potencia?" ]	task1611-228b1bacd35e49ad92681b96de9a49f4
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Definition: Given a paragraph in Spanish, your job is to generate a spanish question that can be answered from the passage. The answer to your question should be a single entity, person, time, etc. that can be extracted from the passage. Positive Example 1 - Input: Hay un millón de veces más virus en el planeta que es...	[ "¿Qué culturas formaron parte de la administración de Kublai?", "¿Qué dinastías inspiraron los elementos chinos del gobierno de Kublai?", "¿Quiénes eran dos de los asesores chinos de Kublai?", "¿Qué tipo de división de poder tenía el gobierno de Kublai?", "¿Cuáles fueron las tres partes del gobierno de Kubl...	task1611-7a0e8257e2ec4f15baebcbe07031c437
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Dataset Card for Natural Instructions (https://github.com/allenai/natural-instructions) Task: task1611_xquad_es_question_generation

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Citation Information

The following paper introduces the corpus in detail. If you use the corpus in published work, please cite it:

@misc{wang2022supernaturalinstructionsgeneralizationdeclarativeinstructions,
    title={Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks}, 
    author={Yizhong Wang and Swaroop Mishra and Pegah Alipoormolabashi and Yeganeh Kordi and Amirreza Mirzaei and Anjana Arunkumar and Arjun Ashok and Arut Selvan Dhanasekaran and Atharva Naik and David Stap and Eshaan Pathak and Giannis Karamanolakis and Haizhi Gary Lai and Ishan Purohit and Ishani Mondal and Jacob Anderson and Kirby Kuznia and Krima Doshi and Maitreya Patel and Kuntal Kumar Pal and Mehrad Moradshahi and Mihir Parmar and Mirali Purohit and Neeraj Varshney and Phani Rohitha Kaza and Pulkit Verma and Ravsehaj Singh Puri and Rushang Karia and Shailaja Keyur Sampat and Savan Doshi and Siddhartha Mishra and Sujan Reddy and Sumanta Patro and Tanay Dixit and Xudong Shen and Chitta Baral and Yejin Choi and Noah A. Smith and Hannaneh Hajishirzi and Daniel Khashabi},
    year={2022},
    eprint={2204.07705},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL},
    url={https://arxiv.org/abs/2204.07705}, 
}

More details can also be found in the following paper:

@misc{brüelgabrielsson2024compressserveservingthousands,
    title={Compress then Serve: Serving Thousands of LoRA Adapters with Little Overhead}, 
    author={Rickard Brüel-Gabrielsson and Jiacheng Zhu and Onkar Bhardwaj and Leshem Choshen and Kristjan Greenewald and Mikhail Yurochkin and Justin Solomon},
    year={2024},
    eprint={2407.00066},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.DC},
    url={https://arxiv.org/abs/2407.00066}, 
}