RuTurboAlpaca

Dataset of ChatGPT-generated instructions in Russian.

• Code: rulm/self_instruct
• Code is based on Stanford Alpaca and self-instruct .
• 29822 examples

Preliminary evaluation by an expert based on 400 samples:

• 83% of samples contain correct instructions
• 63% of samples have correct instructions and outputs

Crowdsouring-based evaluation on 3500 samples:

• 90% of samples contain correct instructions
• 68% of samples have correct instructions and outputs

Prompt template:

Составь набор из {{num_tasks}} разных заданий для дообучения языковой модели:

1. Делай задания максимально непохожими друг на друга: по типу, по запрашиваемым действиям, по формулировке, по наличию входа.
2. Задания должны быть выполнимы языковой моделью, которая не умеет работать с картинками, видео, и аудио, и не имеет доступа ко внешнему миру.
3. Используй хороший грамотный русский язык.
4. Делай задания в одно или два предложения.
5. Генерируй подходящие реалистичные входные данные, не используй общие шаблоны типа \"Имя человека\" или [имя] вместо реального имени.
6. Задание может быть без входных данных, в таком случае используй токен <noinput> вместо них.
7. На выходе сгенерируй подходящий длинный ответ.
8. Следуй тому же шаблону, который приведен в примерах, разделяй задания с помощью ###. Это важно!

Примеры заданий:
{% for task in example_tasks %}
{{task.index}}. Задание: {{task.instruction}}
{{task.index}}. Вход: {{task.input}}
{{task.index}}. Выход: {{task.output}}

{{ "###" if not loop.last else "" }}
{% endfor %}

Legal disclaimer

Data is based on OpenAI’s gpt-3.5-turbo, whose terms of use prohibit for us developing models that compete with OpenAI. Not for you.