open-korean-instructions

open-korean-instructions 项目介绍

open-korean-instructions 是一个专门为语言模型学习而创建的项目，目标是收集、整理和提供大量的开源韩国语指令数据集。该项目汇集了通过翻译和使用 GPT 等技术生成的多样化数据。这些数据可以用于训练、测试和优化各种人工智能和自然语言处理模型。

项目背景

open-korean-instructions 是一个开放的资源库，旨在通过集成不同来源的数据集来支持韩国语的自然语言处理研究。数据集的来源包括手动翻译、自动翻译和生成的新数据。研究人员和开发者可以通过提交 PR 的方式增加新的数据集，从而不断扩展和丰富现有的资源。

公布的数据集

项目汇总了大量的公开数据集，按照名称、数量、类型和内容进行分类。以下是几个有代表性的数据集：

• KoAlpaca v1.0 和 v1.1: 包含经过翻译的 Alpaca 指令数据，并使用 ChatGPT 生成输出，数据包括52K 和 21K条记录，类型主要为单轮对话。

• ShareGPT DeepL 翻译: 由 ShareGPT 数据通过 DeepL 翻译而来，包含多达62万单轮和8.4万多轮的对话记录。

• KoChatGPT 实习: 收集韩国语提问数据集并通过 ChatGPT 生成答案，共13K条记录，涵盖单轮和多轮对话。

• Korquad-Chat: 从 KorQuAD v1 数据集的语境中生成相关对话，数据量为9.6K，属于多轮知识型对话。

• CounselGPT: 使用 GPT 生成的咨询类数据，包括13K单轮和8.7K多轮数据。

• KULLM v2: 翻译自多种语言模型的数据，153K 单轮记录。

除此之外，还有众多其他数据集，各自具有独特的来源和特征，覆盖了从商业可用数据到学术研究所需的大规模数据。涵盖了从简单的 QA 到复杂的多轮对话等多种类型的语料。

其他重要资源

除了常规数据集，open-korean-instructions 还提供了一些用于评估和基准测试的工具和平台，例如：

• Ko Chatbot Arena Leaderboard 和 LogicKor-leaderboard: 这些平台提供了比较和评估不同韩国语模型的胜率和表现评分的功能。

• Korean-SAT-LLM-Leaderboard: 用于评估基于韩国高考试题的模型表现。

这些工具和评估平台帮助研究人员更好地了解和优化其模型的表现，为模型开发提供了强有力的支持。

结论

open-korean-instructions 项目为韩国语自然语言处理提供了一个全面而丰富的资源库。通过整合多种数据集来源，它不仅为当前研究提供了必要的数据支持，同时也为未来的创新和探索创造了无限可能。无论是学术研究还是产业应用，该项目都为语言模型的开发与优化奠定了重要基础。