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  - name: output
    dtype: string
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  - name: train
    num_bytes: 77907777.27680798
    num_examples: 26728
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  - split: train
    path: data/train-*
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- ja
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# Magpie-Qwen-Turbo-27k

[Aratako/Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k](https://huggingface.co/datasets/Aratako/Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k)
のアノテーションを利用して件数を減らし、outputをqwen-2.5-turboで再生成したSFT用の26728件のサブセットです。

## 用途
コーディングを除く小規模な日本語チャット用LLMのためのファインチューニングを想定しています。

## 使用データ
以下の条件で抽出したinstructionデータを利用して生成しました。
- input_quality（クエリの質）：excellent　のみ
- difficulty（難易度）：very easy/easy/medium/hard
- primary_tag（カテゴリ）：
  - "Information seeking",  # ユーザーがさまざまなトピックに関する特定の情報や事実を求めるクエリ。
  - "Reasoning",  # 論理的思考、問題解決、または複雑なアイデアの処理が必要なクエリ。
  - "Planning",  # ユーザーが活動やプロジェクトのための計画や戦略の作成を支援してほしい場合。
  - "Editing",  # 一般的な文章内容の編集、言い換え、校正などのタスクを含むクエリ。
  - "Math",  # 数学的な概念、問題、計算に関連するクエリ。
  - "Role playing",  # ユーザーがLLMにキャラクターやペルソナを採用することを求めるシナリオ。
  - "Data analysis",  # データの解釈、統計、または分析タスクの実行を含むリクエスト。
  - "Creative writing",  # ユーザーが物語、詩、小説、その他の創作的な文章を作成する支援を求めるクエリ。
  - "Advice seeking",  # ユーザーが個人的または専門的な問題に関するアドバイスやガイダンスを求めるクエリ。
  - "Brainstorming",  # アイデアの生成、創造的な思考、または可能性の探求を含むクエリ。
  - "Others"  # 上記のカテゴリーに当てはまらない、またはその他の性質を持つクエリ。

## 生成プロンプト
```md:prompt
### 以下の指示の要求を満たす回答を書きなさい。
### 指示
{input}
### 回答
```