tokyotech-llm/MMLU-ProX-Japanese

Name: tokyotech-llm/MMLU-ProX-Japanese
Creator: tokyotech-llm
Published: 2025-09-13T02:08:17+08:00

Hugging Face2025-08-18 更新2025-09-13 收录

多模态语言理解

日语处理

数据链接：

https://hf-mirror.com/datasets/tokyotech-llm/MMLU-ProX-Japanese 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

--- license: mit ---

提供机构：

tokyotech-llm

Innovator-VL-Instruct-46M

多模态语言理解

指令跟随

Innovator-VL-Instruct-46M 是一个多模态视觉指令数据集，旨在通过全参数视觉指令监督微调（SFT）增强模型在广泛视觉任务中的能力。该数据集设计目标包括：1）基础视觉指令跟随，使模型能够有效利用预训练知识解决多样化视觉语言理解任务；2）为强化学习阶段提供冷启动，赋予模型初步的链式思考和多步推理能力；3）增强科学领域理解能力，训练模型解决需要领域知识、结构化推理和精确答案的问题。

Hugging Face2026-01-26 更新560

Magpie-Tanuki-8B-annotated-96k

文本生成

日语处理

该数据集是基于Magpie方法应用于weblab-GENIAC/Tanuki-8B-dpo-v1.0模型创建的，并使用cyberagent/calm3-22b-chat模型对instruction进行难度、质量和类别标注。数据集包含多个特征，如id、messages、instruction、output、intent、knowledge、difficulty、explanation、input_q

Hugging Face2024-10-24 更新120

bert ja

自然语言处理

日语处理

BERT with SentencePiece for Japanese text

kaggle2019-08-11 更新120

NIILC-ECQA2015

问答系统

日语处理

该数据集是一个用于支持问答系统开发的数据集，包含问题及其答案，以及诸如问题类型、获取答案的线索、包含答案的维基百科页面和JWO（日本维基百科本体）的SPARQL查询等元信息。数据集包含两个配置：default和v1.1。default配置包含800个开发样本和200个测试样本，而v1.1配置包含198个测试样本。数据集的主要特征包括id、question、answers以及一系列其他字段，如B1、

Hugging Face2024-10-01 更新240

tokyotech-llm/MMLU-Pro-English

--- license: mit ---

Hugging Face2025-08-18 更新120

tokyotech-llm/MMLU-ProX-Japanese

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