Datasets:

Modalities:
Text
Formats:
json
Languages:
Korean
ArXiv:
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Datasets
pandas
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2de4cf6
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  ## Dataset Description
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- Ko-LIMA는 Meta에서 공개한 [LIMA: Less Is More for Alignment (Zhou et al., 2023)](https://arxiv.org/abs/2305.11206)의 학습 데이터를 한국어로 번역한 데이터셋입니다.
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- 번역에는 [DeepL API](https://www.deepl.com/docs-api)를 활용하였고, SK(주) Tech Collaborative Lab으로부터 비용을 지원받았습니다.
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- 전체 텍스트 중에서 code block이나 수식을 나타내는 특수문자 사이의 텍스트는 원문을 유지하는 형태로 번역을 진행하였으며,
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- `train` 데이터셋 1,030건과 `test` 데이터셋 300건으로 구성된 총 1,330건의 데이터를 활용하실 수 있습니다.
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- 현재 동일한 번역 문장을 `plain`, `vicuna` 두 가지 형태로 제공합니다.
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  데이터셋 관련하여 문의가 있으신 경우, [메일](mailto:taes.hahn@gmail.com)을 통해 연락주세요! 🥰
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- This is Korean LIMA dataset, which is translated from the [LIMA dataset](https://huggingface.co/datasets/GAIR/lima) that Meta's [LIMA model](https://arxiv.org/abs/2305.11206) (Zhou et al., 2023) was trained on.
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- The translation has proceeded through [DeepL API](https://www.deepl.com/docs-api) with financial support from Tech Collaborative Lab in SK Inc.
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  Please feel free to contact me if you have any question on the dataset.
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  I'm best reached via [email](mailto:taes.hahn@gmail.com).
 
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  ## Dataset Description
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+ Ko-LIMA는 Meta에서 공개한 [LIMA: Less Is More for Alignment (Zhou et al., 2023)](https://arxiv.org/abs/2305.11206)의 학습 데이터를 한국어로 번역한 데이터셋입니다. 번역에는 [DeepL API](https://www.deepl.com/docs-api)를 활용하였고, SK(주) Tech Collaborative Lab으로부터 비용을 지원받았습니다. 전체 텍스트 중에서 code block이나 수식을 나타내는 특수문자 사이의 텍스트는 원문을 유지하는 형태로 번역을 진행하였으며, `train` 데이터셋 1,030건과 `test` 데이터셋 300건으로 구성된 총 1,330건의 데이터를 활용하실 수 있습니다. 현재 동일한 번역 문장을 `plain`, `vicuna` 두 가지 형태로 제공합니다.
 
 
 
 
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  데이터셋 관련하여 문의가 있으신 경우, [메일](mailto:taes.hahn@gmail.com)을 통해 연락주세요! 🥰
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+ This is Korean LIMA dataset, which is translated from the [LIMA dataset](https://huggingface.co/datasets/GAIR/lima) that Meta's [LIMA model](https://arxiv.org/abs/2305.11206) (Zhou et al., 2023) was trained on. The translation has proceeded through [DeepL API](https://www.deepl.com/docs-api) with financial support from Tech Collaborative Lab in SK Inc.
 
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  Please feel free to contact me if you have any question on the dataset.
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  I'm best reached via [email](mailto:taes.hahn@gmail.com).