ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult

Std Lang Wiki QA v5 Difficult

Dataset Summary

Std Lang Wiki QA v5 Difficult is a Japanese synthetic question-answering dataset designed for supervised fine-tuning (SFT) of large language models, with an emphasis on multi-step reasoning.

This dataset is the Standard Japanese counterpart of:

• ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult

The source corpus is the same as that used for the Imabari dialect version:

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

The Standard Japanese dataset was generated separately from the same source corpus. It was not created by translating or converting the samples in the Imabari dialect dataset into Standard Japanese.

The primary difference between the two datasets is the intended language style of the generated QA data:

• The Imabari dialect version is designed to use Imabari dialect expressions.
• This dataset is designed to use Standard Japanese expressions.

Both datasets use the same source corpus and follow the same reasoning-oriented QA generation approach. However, because they were generated separately, the selected source information, questions, reasoning explanations, and answers may differ between the datasets. This dataset is intended to support Japanese-language question answering, reasoning-oriented instruction tuning, and comparative research on the effects of dialect and language style in supervised fine-tuning.

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Difference from the Imabari Dialect Dataset

This dataset and the Imabari dialect dataset were generated separately from the same source corpus. The Standard Japanese dataset is not a translated or normalized version of the Imabari dialect dataset. Instead, the QA data was newly generated from the source corpus using Standard Japanese as the intended output style.

Feature	Imabari dialect version	Standard Japanese version
Dataset	ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult	ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult
Display name	Imabari Wiki QA v5 Difficult	Std Lang Wiki QA v5 Difficult
Source corpus	Imabari Wiki CPT v3	Imabari Wiki CPT v3
Generation process	Generated from the source corpus	Separately generated from the same source corpus
Intended language style	Imabari dialect	Standard Japanese
Question-generation objective	Reasoning-oriented QA	Reasoning-oriented QA
Source-grounded answers	Required	Required
Step-by-step reasoning	Explicitly requested	Explicitly requested
Synthetic QA generation	Yes	Yes
Direct translation between versions	No	No
Sample-level correspondence	Not guaranteed	Not guaranteed
License	CC BY-SA 4.0	CC BY-SA 4.0

Because the datasets were generated independently, samples from the two datasets do not necessarily have a one-to-one correspondence. Even when samples originate from the same source document or source chunk, the generation process may result in differences in:

• The fact selected from the source text
• The generated question
• The reasoning path
• The final answer
• The wording and level of detail
• The success or failure of generation
• Evaluation or filtering results

Therefore, the two datasets should not be treated as a parallel translation corpus unless correspondence is separately established and verified.

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Dataset Design

1. Same Source Corpus as the Imabari Dialect Version

This dataset uses the same source corpus as the Imabari dialect version:

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

Using the same source corpus makes it possible to compare datasets created with different intended language styles while keeping the source domain broadly consistent. However, because the two datasets were generated separately, use of the same source corpus does not guarantee identical questions, answers, or reasoning content.

2. Independently Generated Standard Japanese QA

The Standard Japanese data was newly generated from the source corpus. It was not produced by:

• Translating Imabari dialect samples into Standard Japanese
• Mechanically replacing dialect expressions
• Normalizing the wording of the Imabari dialect dataset
• Post-editing each Imabari dialect sample into a corresponding Standard Japanese sample

This independent generation approach means that the Standard Japanese dataset can differ from the Imabari dialect dataset not only in language style, but also in the specific content selected and generated for each sample.

3. Source-Grounded Question Generation

Questions are generated based on information described in the source text. The intended answer should be uniquely identifiable using the source text alone. The dataset is designed so that answers are grounded in the source material rather than depending only on external knowledge.

4. Reasoning-Oriented Questions

The question-generation process is designed to encourage questions that require step-by-step reasoning rather than simple factual recall. Intended reasoning patterns include:

• Connecting multiple pieces of information
• Identifying relationships between entities or events
• Reasoning about chronological order
• Comparing information presented in the source
• Deriving an answer through intermediate reasoning steps

These are intended characteristics of the generation process. They are not independently verified properties of every sample. Some generated questions may still be answerable through relatively direct information extraction.

5. Standard Japanese Output

The generated questions, reasoning explanations, and answers are intended to be written in Standard Japanese. This distinguishes the dataset from the corresponding Imabari dialect version and makes it suitable for:

• Standard Japanese instruction tuning
• Reasoning-oriented SFT in Standard Japanese
• Comparison between dialect and Standard Japanese training data
• Analysis of dialect-related output bias
• Mixing regional and general-purpose Japanese training data
• Research on language-style control

Because the source corpus is related to the Imabari region, regional place names, personal names, organizations, history, culture, and other local topics may remain in the dataset. “Standard Japanese” refers to the intended language style of the generated QA data. It does not mean that the subject matter is geographically general or unrelated to Imabari.

6. Synthetic Question Answering

The dataset consists of synthetically generated QA data. Generated questions, reasoning explanations, and answers may contain errors, inconsistencies, unnatural expressions, or generator-specific patterns.

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Intended Uses

This dataset is intended for:

• Japanese LLM supervised fine-tuning
• Standard Japanese instruction tuning
• Reasoning-oriented SFT
• Multi-step reasoning research
• Synthetic QA generation research
• Synthetic reasoning research
• Chain-of-thought-style explanation training
• Chat SFT
• LoRA and QLoRA fine-tuning
• Local and domain-specific LLM development
• Comparative experiments between Imabari dialect and Standard Japanese
• Research on the effects of language variety in instruction tuning
• Mixing Standard Japanese and dialect-oriented training data
• Research on response-style control

Comparison with the Imabari Dialect Version

The two datasets can be used to investigate how the intended language style of training data affects model behavior. Possible research questions include:

• Does training only on Imabari dialect data cause dialect expressions to appear in unrelated responses?
• Does adding Standard Japanese data reduce excessive or unintended dialect output?
• How does language style affect answer accuracy or reasoning quality?
• Does a model trained on Standard Japanese generalize to Imabari dialect inputs?
• Does combining Standard Japanese and Imabari dialect data improve style control?
• Are reasoning capabilities affected by the language variety used in training examples?
• Can a model preserve regional knowledge while responding in Standard Japanese?
• Can a model switch between Standard Japanese and Imabari dialect according to user instructions?

Because the datasets were generated separately, comparisons should account for differences in generated content as well as differences in language style. Observed differences between models trained on the two datasets cannot necessarily be attributed only to dialect or language style. They may also reflect differences in:

• Generated questions
• Selected source facts
• Reasoning paths
• Answers
• Sample quality
• Filtering results
• Dataset size or composition

These are possible research directions and considerations, not established results.

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Dataset Structure

The dataset follows the same general structure as the corresponding Imabari Wiki QA dataset family. Typical fields include:

Field	Description
qa_id	Unique QA sample identifier
question	Generated question in Standard Japanese
thinking	Synthetic reasoning explanation in Standard Japanese
answer	Generated final answer in Standard Japanese
eval	Evaluation information
qa_generator	Model used for QA generation
messages	Chat-formatted training data
source_files	Source file information
id	Source document identifier
chunk_index	Source text chunk index

The actual fields and data types should be confirmed against the published dataset. If source text is included in a field or in the messages data, that text may retain expressions and characteristics inherited from the source corpus. Therefore, “Standard Japanese” primarily refers to the intended language style of the generated QA components unless otherwise specified.

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Loading the Dataset

The dataset can be loaded using Hugging Face Datasets:

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset(
    "ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult"
)

print(dataset)

To inspect the first training sample:

sample = dataset["train"][0]

print(sample)

If the corresponding fields are available:

print(sample["question"])
print(sample["thinking"])
print(sample["answer"])

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Limitations

1. Synthetic Data

The dataset contains synthetically generated content.

Potential issues include:

• Hallucinations
• Factual inaccuracies
• Incorrect reasoning
• Ambiguous questions
• Inconsistent answers
• Unnatural Japanese expressions
• Generator-specific output patterns

Users should validate samples according to the requirements of their intended application.

2. Reasoning Difficulty Is Not Guaranteed

The generation process is intended to produce questions requiring step-by-step reasoning. However, this does not guarantee that every generated question genuinely requires multiple reasoning steps. Some questions may still be answerable through direct information extraction. The dataset should therefore be understood as a synthetic QA dataset generated with a reasoning-oriented instruction, rather than a dataset in which every sample has been independently verified as a multi-step reasoning problem.

3. Standard Japanese Is Not Guaranteed for Every Sample

The generated QA text is intended to use Standard Japanese. However, the following may remain in some samples:

• Imabari dialect or other dialect expressions
• Regional vocabulary
• Colloquial expressions
• Mixed Standard Japanese and dialect wording
• Unnatural normalization or paraphrasing
• Expressions inherited from the source text

Manual review or automated language-style evaluation may be necessary for applications that require strict Standard Japanese output.

4. Generated Reasoning Is Not Internal Model Reasoning

The thinking field, where present, contains synthetic reasoning text generated for training purposes. It should not be interpreted as a direct record of the generation model’s internal computational or reasoning process.

5. Source Corpus Characteristics

The dataset is based on the same Imabari-related corpus as the dialect version. Consequently, even though the generated QA text is intended to use Standard Japanese, the dataset may still contain:

• Imabari-related topics
• Regional place names
• Local history and culture
• Regional people, organizations, and entities
• Source-specific biases
• Errors or omissions inherited from the source corpus

“Standard Japanese” describes the intended output style and does not mean that the dataset is geographically or topically general.

6. Not a Translated Version of the Imabari Dialect Dataset

This dataset was generated separately from the same source corpus. It was not created by translating each sample in the Imabari dialect dataset into Standard Japanese. As a result, the two datasets may differ in:

• Selected facts
• Generated questions
• Reasoning processes
• Final answers
• Number of samples
• Sample identifiers
• Evaluation results
• Filtering results
• Generation errors

7. Not a Parallel Translation Dataset

The Standard Japanese and Imabari dialect datasets should not automatically be treated as a parallel corpus. A shared source document, document identifier, or chunk identifier does not necessarily establish semantic equivalence between generated samples. Applications requiring paired Standard Japanese and Imabari dialect data should separately establish and verify sample-level correspondence.

8. Considerations for Comparative Experiments

Because the datasets were independently generated, comparative experiments may be affected by both language-style differences and content differences. For more controlled comparisons, researchers may need to:

• Match samples using source document identifiers
• Match samples using chunk identifiers
• Compare the facts addressed by each question
• Control the number of training samples
• Control filtering and evaluation criteria
• Evaluate whether question difficulty is comparable
• Manually inspect a representative sample

Without such controls, observed differences should not be attributed solely to the distinction between Standard Japanese and Imabari dialect.

9. Evaluation Considerations

Improved performance on this dataset does not necessarily imply improved general reasoning capabilities. Evaluation using independent Japanese QA, reasoning, instruction-following, and language-style benchmarks is recommended.

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Related Datasets

Dataset	Description
ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3	Source corpus shared by the two QA datasets
ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult	Imabari dialect counterpart generated from the same source corpus
ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult	Standard Japanese reasoning-oriented QA dataset

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License

This dataset is released under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) license. License information: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ The dataset is derived from:

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

The licensing policy is the same as that of the corresponding Imabari dialect dataset:

• ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult

Users should comply with applicable attribution, licensing, and ShareAlike requirements when using, modifying, or redistributing the dataset.

Commercial use is permitted under CC BY-SA 4.0, subject to the applicable license conditions.

Users should also review the original source materials and their attribution requirements.

Whether CC BY-SA 4.0 applies directly to model weights trained on this dataset cannot be determined solely from the dataset license. When publishing trained models, users should separately review the license of the base model and any conditions arising from the training data.

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Citation

If you use this dataset in your research or development, please cite:

@misc{ikedachin_std_lang_wiki_qa_v5_difficult,
  title     = {Std Lang Wiki QA v5 Difficult: A Standard Japanese Synthetic QA Dataset with Multi-Step Reasoning-Oriented Question Generation},
  author    = {ikedachin},
  year      = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult},
  note      = {Standard Japanese synthetic QA dataset generated separately from the Imabari dialect version using the same source corpus}
}

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日本語

データセット概要

Std Lang Wiki QA v5 Difficultは、日本語LLMの教師ありファインチューニング（SFT）を目的として作成した、標準語による推論重視の合成QAデータセットです。

本データセットは、以下の今治弁データセットに対応する標準語版です。

• ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult

元となるコーパスは、今治弁版と同じです。

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

本データセットは、今治弁版の各サンプルを標準語へ翻訳または変換して作成したものではありません。

今治弁版と同じ元コーパスを使用し、標準語によるQAデータとして別途生成しています。 今治弁版との主な違いは、生成される質問、推論文、回答などで意図している言語スタイルです。

• 今治弁版では、今治弁による表現を意図しています。
• 本データセットでは、標準語による表現を意図しています。

両データセットは同じ元コーパスと推論重視のQA生成方針を使用していますが、それぞれ独立して生成されています。そのため、選択される情報、質問、推論文、回答などは、両データセット間で異なる場合があります。 本データセットは、標準語による一般的な日本語応答の学習、今治弁データと標準語データを組み合わせた学習、および言語スタイルの違いがSFT後のモデルに与える影響の研究などを目的としています。

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今治弁データセットとの違い

本データセットと今治弁版は、同じ元コーパスからそれぞれ別に生成されています。 本データセットは、今治弁版を翻訳、標準語化、または機械的に置換して作成したデータセットではありません。

標準語を意図したQAデータを、元コーパスから新たに生成しています。

項目	今治弁版	標準語版
データセット	ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult	ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult
正式名	Imabari Wiki QA v5 Difficult	Std Lang Wiki QA v5 Difficult
元コーパス	Imabari Wiki CPT v3	Imabari Wiki CPT v3
生成方法	元コーパスから生成	同じ元コーパスから別途生成
意図した言語スタイル	今治弁	標準語
質問生成方針	推論重視	推論重視
回答の根拠	元文章	元文章
段階的推論	明示的に要求	明示的に要求
データの種類	Synthetic QA	Synthetic QA
一方を翻訳して作成したか	いいえ	いいえ
サンプル単位の対応	保証されない	保証されない
ライセンス	CC BY-SA 4.0	CC BY-SA 4.0

両データセットは独立して生成されているため、サンプルが一対一で対応するとは限りません。 同じ元記事や同じチャンクから生成された場合であっても、以下の内容が異なる可能性があります。

• 元文章から選択された事実
• 生成された質問
• 推論の過程
• 最終回答
• 表現や説明の詳しさ
• 生成の成否
• 評価結果
• フィルタリング結果

したがって、サンプル間の対応関係を別途確認していない限り、今治弁版と標準語版を対訳コーパスとして扱うことはできません。

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データセットの設計

1. 今治弁版と同じ元コーパス

本データセットは、今治弁版と同じ以下のコーパスを使用しています。

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

同じ元コーパスを使用することで、元となる情報や対象領域をおおむね共通にした上で、異なる言語スタイルを意図して生成したQAデータを比較できます。 ただし、両データセットは別々に生成されているため、同じ元コーパスを使用していることは、質問、推論文、回答が同一であることを意味しません。

2. 標準語QAとして別途生成

本データセットは、元コーパスから標準語のQAデータとして新たに生成したものです。 以下の方法で作成したものではありません。

• 今治弁版を標準語へ翻訳する
• 今治弁の語尾や語彙を機械的に置換する
• 今治弁版の表現を標準語に正規化する
• 今治弁版の各サンプルを個別に修正する

独立して生成しているため、今治弁版とは言語スタイルだけでなく、質問で扱われる事実や推論内容も異なる場合があります。

3. 元文章に基づく質問生成

質問の根拠となる情報は、元文章に記載されているものを対象とします。 回答は、元文章に含まれる情報から一意に特定できることを目指しています。 外部知識だけに依存するのではなく、元文章を根拠として回答を導くQAデータとして設計されています。

4. Multi-Step Reasoningを重視

質問生成時には、単純な知識問題ではなく、ステップバイステップで考える必要がある質問を生成するよう指示しています。 想定する推論には、例えば以下のようなものがあります。

• 複数の情報を組み合わせる
• 人物や出来事の関係性を整理する
• 時系列をもとに判断する
• 複数の記述を比較する
• 中間的な判断を経て最終回答を導く

これらは生成時に意図した特徴であり、すべてのサンプルについて個別に検証済みであることを意味しません。 実際には、比較的単純な情報抽出によって回答できる質問が含まれる可能性があります。

5. 標準語によるQAデータ

生成される質問、推論文、回答は、標準語で記述されることを意図しています。 この点が、対応する今治弁版との主な違いです。 標準語版を用意することで、以下のような用途に利用できます。

• 標準語によるInstruction Tuning
• 標準語によるReasoning SFT
• 今治弁版と標準語版の比較
• 方言データがモデルの出力スタイルへ与える影響の分析
• 今治弁と標準語を混合したSFT
• 応答スタイルの制御に関する研究

ただし、元コーパスは今治地域に関連するため、標準語版であっても今治の地名、人物、団体、歴史、文化などの地域的な内容は含まれます。 本データセットにおける「標準語」は、生成されたQAデータで意図している言語スタイルを示すものであり、扱う話題が地域性を持たないことを意味するものではありません。

6. Synthetic QA Dataset

本データセットは、LLMを利用して生成したSynthetic QAデータセットです。 質問、推論文、回答には、生成モデルに由来する誤り、不整合、不自然な表現、または生成モデル固有の傾向が含まれる可能性があります。

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想定用途

本データセットは、主に以下の用途を想定しています。

• 日本語LLMの教師ありファインチューニング
• 標準語によるInstruction Tuning
• Reasoning SFT
• Multi-Step Reasoningの学習
• Synthetic QAの研究
• Synthetic Reasoningの研究
• Chain-of-Thought形式の説明文を含む学習
• Chat SFT
• LoRA／QLoRAによるファインチューニング
• 地域特化LLMの開発
• 今治弁版と標準語版の比較実験
• 方言データがLLMの応答に与える影響の研究
• 今治弁データと標準語データを組み合わせた学習
• 方言と標準語の出力スタイル制御

今治弁版との比較研究

今治弁版と標準語版の違いを利用して、例えば以下の研究が考えられます。

• 今治弁データのみで学習した場合、不要な場面でも方言が出力されるか
• 標準語データを追加することで、意図しない方言出力を抑制できるか
• 言語スタイルの違いが回答精度や推論品質に影響するか
• 標準語で学習したモデルが今治弁の入力にも対応できるか
• 今治弁と標準語を混合することでスタイル制御能力が向上するか
• 標準語で回答しながら地域知識を維持できるか
• ユーザーの指示に応じて今治弁と標準語を切り替えられるか

ただし、両データセットは同じサンプルを言い換えたものではなく、別々に生成されています。

そのため、学習結果の差には言語スタイルだけでなく、以下の違いも影響する可能性があります。

• 生成された質問
• 選択された事実
• 推論の過程
• 最終回答
• サンプルの品質
• フィルタリング結果
• データ件数や構成

両データセットによる学習結果の差を、言語スタイルだけに起因するものとして解釈することはできません。 これらは検証可能な研究課題であり、本データセットによって効果が実証されたことを意味するものではありません。

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データ構造

本データセットは、対応するImabari Wiki QAデータセット系列と同じ基本構造を使用しています。

想定される主なフィールドは以下の通りです。

フィールド	内容
qa_id	QAデータ固有のID
question	標準語で生成された質問
thinking	標準語で生成されたSynthetic Reasoning
answer	標準語で生成された最終回答
eval	評価情報
qa_generator	QA生成に使用したモデル
messages	チャット形式の学習データ
source_files	元ファイル情報
id	元記事・元文書のID
chunk_index	元文章のチャンク番号

実際のフィールド構造およびデータ型については、公開されたデータセット本体を確認してください。

元文章がフィールドまたはmessages内に含まれる場合、その部分には元コーパスに由来する地域的な表現が残る可能性があります。

そのため、「標準語版」は主として生成されたQA部分の言語スタイルを示します。

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データセットの読み込み

Hugging Face Datasetsを使用して読み込めます。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset(
    "ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult"
)

print(dataset)

学習用データの内容を確認する場合は、以下のようにします。

sample = dataset["train"][0]

print(sample)

question、thinking、answerが存在する場合は、それぞれ以下のように取得できます。

print(sample["question"])
print(sample["thinking"])
print(sample["answer"])

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制限事項

1. Synthetic Dataに由来する誤り

本データセットは、LLMを利用して合成したデータを含みます。

そのため、以下のような問題が存在する可能性があります。

• Hallucination
• 事実誤認
• 推論の誤り
• 回答の不整合
• 質問の曖昧さ
• 不自然な日本語表現
• 生成モデル固有の出力傾向

利用目的に応じて、サンプルの内容を検証してください。

2. すべての質問がMulti-Step Reasoningを必要とするとは限らない

質問生成時には、ステップバイステップの推論を必要とする質問を生成するよう指示しています。 しかし、生成モデルがその指示に完全に従っているとは限りません。実際には、単純な情報抽出によって回答できる質問が含まれる可能性があります。 そのため、本データセットは、すべての質問がMulti-Step Reasoningを必要とすることを検証済みのデータセットではなく、Multi-Step Reasoningを重視した生成指示によって作成されたSynthetic QAデータセットとして位置付けています。

3. すべての表現が標準語であることを保証するものではない

生成された質問、推論文、回答は、標準語で記述されることを意図しています。

ただし、以下の表現が残る可能性があります。

• 今治弁または他の方言
• 地域固有の語彙
• 口語的な表現
• 標準語と方言が混在した表現
• 不自然な言い換え
• 元文章の表現を受け継いだ記述

厳密に標準語のみを必要とする用途では、人手確認または自動的な言語スタイル評価が必要になる場合があります。

4. thinkingの解釈

thinkingに含まれる推論文は、学習用に生成されたSynthetic Reasoningです。 生成モデル内部の実際の計算過程や思考過程を直接記録したものではありません。

5. 元コーパスの地域性

本データセットは、今治弁版と同じImabari Wikiコーパスを使用しています。 そのため、標準語版であっても、以下の内容が含まれる可能性があります。

• 今治地域に関する話題
• 地域の地名
• 地域の人物や団体
• 地域の歴史や文化
• 元コーパスに由来する偏り
• 元文章に含まれる誤りや不完全な情報

「標準語版」は生成文の言語スタイルを表すものであり、地域的に一般化されたコーパスであることを意味しません。

6. 今治弁版を翻訳したデータではない

本データセットは、今治弁版のサンプルを標準語へ翻訳したものではありません。 今治弁版と同じ元コーパスから、標準語版として別途生成されています。 したがって、両データセットでは以下が異なる可能性があります。

• 選択された事実
• 生成された質問
• 推論の過程
• 最終回答
• サンプル数
• サンプルID
• 評価結果
• フィルタリング結果
• 生成上の誤り

7. 対訳データではない

今治弁版と標準語版は、同じ元コーパスを使用していますが、一対一の対訳データではありません。 同じ元記事、元文書ID、またはチャンク番号を持つ場合でも、生成されたQAの意味が対応しているとは限りません。 今治弁と標準語の対訳データとして利用する場合は、サンプル単位の対応関係と意味的な等価性を別途確認する必要があります。

8. 比較実験における注意

両データセットは独立して生成されているため、比較実験には、言語スタイルの違いだけでなく生成内容の違いも影響する可能性があります。 より統制された比較を行う場合、以下の対応が必要になる場合があります。

• 元文書IDを用いたサンプルの対応付け
• チャンク番号を用いた対応付け
• 質問が対象としている事実の確認
• 学習サンプル数の統一
• 評価・フィルタリング条件の統一
• 質問難易度の比較
• 代表的なサンプルの人手確認

これらを統制していない場合、学習結果の差を標準語と今治弁の違いだけに帰属させることはできません。

9. Reasoning性能への影響

本データセットで学習したモデルが、必ずしも汎用的なReasoning能力を獲得するとは限りません。 推論能力、回答精度、Instruction Following、および言語スタイル制御については、独立したベンチマークや未学習データを用いて評価することを推奨します。

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関連データセット

データセット	内容
ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3	今治弁版と標準語版で共通する元コーパス
ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult	同じ元コーパスから生成された今治弁QAデータセット
ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult	標準語による推論重視QAデータセット

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ライセンスと出典

本データセットは、今治弁版と同じく CC BY-SA 4.0（Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International） ライセンスで公開します。

ライセンス本文：

https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.ja

元となるコーパス：

• ikedachin/imabari_wiki_cpt_v3

対応する今治弁データセット：

• ikedachin/imabari_wiki_qa_v5_difficult

利用条件

CC BY-SA 4.0では、所定の条件を満たすことで、商用利用、改変、再配布が認められています。

主な条件は以下の通りです。

• 適切なクレジット表示
• ライセンスへのリンクの提示
• 変更を加えた場合の変更内容の表示
• 改変したライセンス対象素材を共有する場合のShareAlike条件の遵守

元資料に由来する権利や帰属表示についても、適用される条件を確認してください。 本データセットを使用して学習したモデルの重みそのものにCC BY-SA 4.0が適用されるかどうかは、学習データのライセンス表示だけで一律に決定されるものではありません。 モデル公開時には、ベースモデルのライセンスと学習データに由来する条件をそれぞれ確認してください。

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引用

研究や開発で本データセットを利用する場合は、以下の引用をご利用ください。

@misc{ikedachin_std_lang_wiki_qa_v5_difficult,
  title     = {Std Lang Wiki QA v5 Difficult: A Standard Japanese Synthetic QA Dataset with Multi-Step Reasoning-Oriented Question Generation},
  author    = {ikedachin},
  year      = {2026},
  publisher = {Hugging Face},
  url       = {https://huggingface.co/datasets/ikedachin/std_lang_wiki_qa_v5_difficult},
  note      = {Standard Japanese synthetic QA dataset generated separately from the Imabari dialect version using the same source corpus}
}