数据集:

bigscience/xP3all

任务:

task_categories:other

语言:

计算机处理:

multilingual

大小:

100M<n<1B

批注创建人:

expert-generated crowdsourced

预印本库:

arxiv:2211.01786

许可:

apache-2.0

数据集介绍文件清单

英文

xP3的数据集卡片

数据集概述

xP3（跨语言公共提示池）是一个包含46种语言和16种自然语言处理任务的提示和数据集的集合。它用于训练BLOOMZ和mT0，这两个多语言语言模型能够零编程对几十种语言的人类指令进行跟随。

创建：可以使用可用的指令进行重建 here 。我们提供此版本以节省处理时间和方便重现。
语言：46（可以通过 recreating with more splits 进行扩展）
xP3数据集系列：

Name	Explanation	Example models
1234321	Mixture of 17 tasks in 277 languages with English prompts	WIP - Join us at Project Aya @ 1235321 to help!
1236321	Mixture of 13 training tasks in 46 languages with English prompts	1237321 & 1238321
1239321	Mixture of 13 training tasks in 46 languages with prompts in 20 languages (machine-translated from English)	12310321 & 12311321
12312321	xP3 + evaluation datasets adding an additional 3 tasks for a total of 16 tasks in 46 languages with English prompts
12313321	12314321 processed version of xP3	1237321
12316321	Repreprocessed version of the English-only 12317321 with 8 training tasks	12318321 & 12319321

数据集结构

数据实例

"train"的一个示例如下：

{
"inputs": "Sentence 1: Fue académico en literatura metafísica, teología y ciencias clásicas.\nSentence 2: Fue académico en literatura metafísica, teología y ciencia clásica.\nQuestion: Can we rewrite Sentence 1 to Sentence 2? Yes or No?",
"targets": "Yes" 
}

数据字段

数据字段在所有拆分中都相同：

输入：输入模型的自然语言输入
目标：模型必须生成的自然语言目标

数据拆分

下表总结了每种语言的大小（从merged_{lang}.jsonl文件中计算得出）。由于诸如tw之类的语言只是来自Flores的单个句子翻译样本，因此它们的字节百分比明显低于样本百分比。

Language	Kilobytes	%	Samples	%
tw	106288	0.11	265071	0.33
bm	107056	0.11	265180	0.33
ak	108096	0.11	265071	0.33
ca	110608	0.11	271191	0.33
eu	113008	0.11	281199	0.35
fon	113072	0.11	265063	0.33
st	114080	0.11	265063	0.33
ki	115040	0.12	265180	0.33
tum	116032	0.12	265063	0.33
wo	122560	0.12	365063	0.45
ln	126304	0.13	365060	0.45
as	156256	0.16	265063	0.33
or	161472	0.16	265063	0.33
kn	165456	0.17	265063	0.33
ml	175040	0.18	265864	0.33
rn	192992	0.19	318189	0.39
nso	229712	0.23	915051	1.13
tn	235536	0.24	915054	1.13
lg	235936	0.24	915021	1.13
rw	249360	0.25	915043	1.13
ts	250256	0.25	915044	1.13
sn	252496	0.25	865056	1.07
xh	254672	0.26	915058	1.13
zu	263712	0.26	915061	1.13
ny	272128	0.27	915063	1.13
ig	325232	0.33	950097	1.17
yo	352784	0.35	918416	1.13
ne	393680	0.39	315754	0.39
pa	523248	0.52	339210	0.42
gu	560688	0.56	347499	0.43
sw	566656	0.57	1130481	1.4
mr	666240	0.67	417269	0.52
bn	832720	0.83	428843	0.53
ta	926912	0.93	415433	0.51
te	1343232	1.35	584590	0.72
ur	1918272	1.92	855756	1.06
vi	3102512	3.11	1672106	2.07
code	4330752	4.34	2707724	3.34
hi	4403568	4.41	1554667	1.92
zh	4599440	4.61	3589234	4.43
id	4612256	4.62	2643418	3.27
ar	4683456	4.69	2160181	2.67
fr	6591120	6.6	5316403	6.57
pt	6886800	6.9	3752156	4.63
es	8587920	8.6	5413205	6.69
en	39252528	39.33	32740750	40.44
total	99807184	100.0	80956089	100.0

数据集创建

源数据

训练数据集

杂项代码
闭合问答
提取式问答
- Adversarial QA
- CMRC2018
- DRCD
- DuoRC
- MLQA
- Quoref
- ReCoRD
- ROPES
- SQuAD v2
- xQuAD
- TyDI QA
  - Primary
  - Goldp
多项选择问答
- ARC
- C3
- CoS-E
- Cosmos
- DREAM
- MultiRC
- OpenBookQA
- PiQA
- QUAIL
- QuaRel
- QuaRTz
- QASC
- RACE
- SciQ
- Social IQA
- Wiki Hop
- WiQA
改写识别
- MRPC
- PAWS
- PAWS-X
- QQP
程序合成
结构到文本
- Common Gen
- Wiki Bio
情感
- Amazon
- App Reviews
- IMDB
- Rotten Tomatoes
- Yelp
简化
- BiSECT
摘要
- CNN Daily Mail
- Gigaword
- MultiNews
- SamSum
- Wiki-Lingua
- XLSum
- XSum
主题分类
- AG News
- DBPedia
- TNEWS
- TREC
- CSL
翻译
- Flores-200
- Tatoeba
词义消岐
- WiC
- XL-WiC

评估数据集（ xP3all 中包含，除了HumanEval）

自然语言推断
- ANLI
- CB
- RTE
- XNLI
指代消解
- Winogrande
- XWinograd
程序合成
- HumanEval
句子完成
- COPA
- Story Cloze
- XCOPA
- XStoryCloze

额外的 xP3all 数据集

指代消解
- WSC (Fixed)
句子完成
- HellaSwag
翻译
- MultiEurlex

其他信息

许可信息

该数据集使用 Apache 2.0 许可发布。

引用信息

@misc{muennighoff2022crosslingual,
      title={Crosslingual Generalization through Multitask Finetuning}, 
      author={Niklas Muennighoff and Thomas Wang and Lintang Sutawika and Adam Roberts and Stella Biderman and Teven Le Scao and M Saiful Bari and Sheng Shen and Zheng-Xin Yong and Hailey Schoelkopf and Xiangru Tang and Dragomir Radev and Alham Fikri Aji and Khalid Almubarak and Samuel Albanie and Zaid Alyafeai and Albert Webson and Edward Raff and Colin Raffel},
      year={2022},
      eprint={2211.01786},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

贡献

感谢 promptsource 的贡献者为此数据集添加了许多提示。

作者:

bigscience

数据集大小:

113.27 GB