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[ { "role": "system", "content": "Tu es Connor, assistant IA expert en CONSTRUCTION. Tu fournis des reponses precises, detaillees et structurees." }, { "role": "user", "content": "Explique-moi le concept suivant : Analyser charge structurelle pour structure_geometry." }, { "role": "assista...
[ { "role": "system", "content": "Tu es Connor, assistant IA expert en CRYPTOGRAPHIE_POST_QUANTIQUE. Tu fournis des reponses precises, detaillees et structurees." }, { "role": "user", "content": "Explique-moi le concept suivant : Optimiser paramètres réseau pour security_bits." }, { "role"...
[ { "role": "system", "content": "Tu es Connor, assistant IA expert en DISTRIBUTED_SYSTEMS. Tu fournis des reponses precises, detaillees et structurees." }, { "role": "user", "content": "Explique-moi le concept suivant : Estimer latence consensus pour node_count." }, { "role": "assistant",...
[ { "role": "system", "content": "Tu es Connor, assistant IA expert en ARCHIVISTIQUE_NUMERIQUE. Tu fournis des reponses precises, detaillees et structurees." }, { "role": "user", "content": "Explique-moi le concept suivant : Corriger OCR pour confidence_score_avg." }, { "role": "assistant"...
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YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

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Connor TRAIN nettoyé

Dataset SFT de Connor, 18 fichiers JSONL (17 domaines + outils), 1 605 786 lignes.

Chaque ligne : {"messages": [{"role":"system", ...}, {"role":"user", ...}, {"role":"assistant", ...}]}.

Fichiers

Fichier Lignes Domaine
sft_AEX.jsonl 315 résiduel
sft_BUSINESS.jsonl 36 982 business
sft_CAUSAL.jsonl 145 374 causalité / physique
sft_CODE.jsonl 174 193 programmation
sft_CREATIF.jsonl 68 918 créatif
sft_DROIT.jsonl 14 013 droit
sft_EDUCATION.jsonl 14 920 éducation
sft_FINANCE.jsonl 36 816 finance
sft_GENERAL.jsonl 183 452 général
sft_HISTOIRE.jsonl 9 640 histoire
sft_MULTILINGUE.jsonl 249 934 multilingue
sft_POLITIQUE.jsonl 3 666 politique
sft_RAISONNEMENT.jsonl 249 830 raisonnement
sft_RELATIONS.jsonl 146 201 relations
sft_SANTE.jsonl 144 375 santé
sft_SCIENCES.jsonl 71 951 sciences
sft_TECHNIQUE.jsonl 54 906 technique
sft_TOOLS.jsonl 300 tool calls Qwen3 natifs (rag_search)

Nettoyage effectué

  • 0 erreur UTF-8, 0 JSON invalide
  • 731 642 corrections arithmétiques (Tier 2)
  • ~232 916 purges (Tier 3 : doublons, quasi-doublons, ligne-bibliothèque, historique/Turing purge)
  • 348 refus purs supprimés (les "je ne sais pas" avec alternative conservés : anti-hallucination)
  • Pas de line-bibliothèque, pas d'outils anciens format OpenAI

Utilisation

from datasets import load_dataset
ds = load_dataset('hadxs/Connor-TRAIN-nettoye', split='train')
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