
# Dataset Card for WebCPM_WK

## Dataset Description

- **Homepage:** https://huggingface.co/datasets/ZHR123/WebCPM_WK
- **Repository:** 
- **Paper:** 
- **Leaderboard:** 
- **Point of Contact:** Huanran Zheng

### Dataset Summary


本数据集是由我们对[WebCPM](https://github.com/thunlp/WebCPM)的pipeline数据进行二次处理之后构建而成。
主要包括过滤原始数据中的一些低质量数据，使用GPT4和ChatGPT扩充原始数据，以及使用随机替换、拼接的方式增强原始数据。

该数据集主要的目的是通过指令微调的方式提高LLM的两个能力：

1. 给定问题和文档，抽取文档中与问题相关知识的能力。
2. 给定参考材料和问题，根据参考材料回答问题的能力。


### Licensing Information

The dataset is available under the [Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode).
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{"language": ["zh"], "license": "cc-by-4.0", "task_categories": ["text-generation"], "pretty_name": "WebCPM_WK-Dataset", "tags": ["finetuning"]}
TAGS
#task_categories-text-generation #language-Chinese #license-cc-by-4.0 #finetuning #region-us 


# Dataset Card for WebCPM_WK

## Dataset Description

- Homepage: URL
- Repository: 
- Paper: 
- Leaderboard: 
- Point of Contact: Huanran Zheng

### Dataset Summary


本数据集是由我们对WebCPM的pipeline数据进行二次处理之后构建而成。
主要包括过滤原始数据中的一些低质量数据，使用GPT4和ChatGPT扩充原始数据，以及使用随机替换、拼接的方式增强原始数据。

该数据集主要的目的是通过指令微调的方式提高LLM的两个能力：

1. 给定问题和文档，抽取文档中与问题相关知识的能力。
2. 给定参考材料和问题，根据参考材料回答问题的能力。


### Licensing Information

The dataset is available under the Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0).
# Dataset Card for WebCPM_WK ## Dataset Description

- Homepage: URL
- Repository: 
- Paper: 
- Leaderboard: 
- Point of Contact: Huanran Zheng ### Dataset Summary


本数据集是由我们对WebCPM的pipeline数据进行二次处理之后构建而成。
主要包括过滤原始数据中的一些低质量数据，使用GPT4和ChatGPT扩充原始数据，以及使用随机替换、拼接的方式增强原始数据。

该数据集主要的目的是通过指令微调的方式提高LLM的两个能力：

1. 给定问题和文档，抽取文档中与问题相关知识的能力。
2. 给定参考材料和问题，根据参考材料回答问题的能力。 ### Licensing Information

The dataset is available under the Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0).
TAGS
#task_categories-text-generation #language-Chinese #license-cc-by-4.0 #finetuning #region-us 
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本数据集是由我们对WebCPM的pipeline数据进行二次处理之后构建而成。
主要包括过滤原始数据中的一些低质量数据，使用GPT4和ChatGPT扩充原始数据，以及使用随机替换、拼接的方式增强原始数据。

该数据集主要的目的是通过指令微调的方式提高LLM的两个能力：

1. 给定问题和文档，抽取文档中与问题相关知识的能力。
2. 给定参考材料和问题，根据参考材料回答问题的能力。 ### Licensing Information

The dataset is available under the Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0).
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#task_categories-text-generation #language-Chinese #license-cc-by-4.0 #finetuning #region-us 
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本数据集是由我们对WebCPM的pipeline数据进行二次处理之后构建而成。
主要包括过滤原始数据中的一些低质量数据，使用GPT4和ChatGPT扩充原始数据，以及使用随机替换、拼接的方式增强原始数据。

该数据集主要的目的是通过指令微调的方式提高LLM的两个能力：

1. 给定问题和文档，抽取文档中与问题相关知识的能力。
2. 给定参考材料和问题，根据参考材料回答问题的能力。### Licensing Information

The dataset is available under the Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0).