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The dataset generation failed
Error code: DatasetGenerationError
Exception: CastError
Message: Couldn't cast
id: string
symbol: string
asof: timestamp[s]
horizon: int64
question: string
resolves_on: timestamp[s]
context: struct<close_asof: double, ret_21d: double, ret_252d: double>
child 0, close_asof: double
child 1, ret_21d: double
child 2, ret_252d: double
answer: bool
to
{'id': Value('string'), 'answer': Value('bool'), 'resolves_on': Value('timestamp[s]')}
because column names don't match
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1835, in _prepare_split_single
for key, table in generator:
^^^^^^^^^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 621, in wrapped
for item in generator(*args, **kwargs):
~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 361, in _generate_tables
self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2381, in table_cast
return cast_table_to_schema(table, schema)
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2309, in cast_table_to_schema
raise CastError(
...<3 lines>...
)
datasets.table.CastError: Couldn't cast
id: string
symbol: string
asof: timestamp[s]
horizon: int64
question: string
resolves_on: timestamp[s]
context: struct<close_asof: double, ret_21d: double, ret_252d: double>
child 0, close_asof: double
child 1, ret_21d: double
child 2, ret_252d: double
answer: bool
to
{'id': Value('string'), 'answer': Value('bool'), 'resolves_on': Value('timestamp[s]')}
because column names don't match
The above exception was the direct cause of the following exception:
Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1379, in compute_config_parquet_and_info_response
parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
)
^
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 956, in stream_convert_to_parquet
builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1702, in _prepare_split
for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
):
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1887, in _prepare_split_single
raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the datasetNeed help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
id string | answer bool | resolves_on timestamp[s] |
|---|---|---|
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BTC-USD-2025-05-07-63d | true | 2025-07-09T00:00:00 |
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EEM-2025-05-07-63d | true | 2025-07-09T00:00:00 |
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End of preview.
FinzData/forecast-bench（複製）
データの内容
33 の米国の ETF・株式・暗号資産に関する 758 件の予測質問と答えを集めたデータ。質問は data/questions.jsonl（答えなし）、答えは data/answers.jsonl に分かれ、解決済みは 690 件である。各質問は、その日付時点で公開されていたデータだけを文脈として凍結されており、採点は Brier スコアと正解率で行う。
データの概要
| 項目 | 値 |
|---|---|
| 行数・列数 | 不明（データセットビューアで読めない形式。ファイルの内訳だけを示す） |
| 容量 | 272.51 KB（ファイル 5 本） |
| ファイルの形式 | jsonl 2 |
| 公開 | public |
全データセットの一覧は HYUKI5/dataset-catalog にある。
複製について
FinzData/forecast-bench をリビジョン 864bb9bf545893fb57a5ba1b78ed9a87ae06775b の時点でそのまま複製したもの。中身は変えていない。判断モデル Laya（convaiinnovations/laya）の微調整に使う候補として、調査メモ（Laya 学習用データセット調査）に載せたデータを集めている。
出典
- 元のデータセット: https://huggingface.co/datasets/FinzData/forecast-bench
- 複製したリビジョン:
864bb9bf545893fb57a5ba1b78ed9a87ae06775b（2026-11-09 16:10:24+00:00） - 元のライセンス表記:
cc-by-4.0
論文
- 元のカードに論文へのリンクは見つからなかった
アノテーションの方法
元のカードにアノテーションの節が無かった。下の「調査メモの記述」と「元のカード」を参照。
微調整に使うときの注意
- 調査メモの台帳での区分: A（許諾型のライセンスだけで、疑義の注記が無い）。区分は記載の文言で機械的に付けたもので、法的な判定ではない。学習に入れる前に元のカードとライセンスの原文で確かめる。
- Laya の入力は 2,048 token まで（ModernBERT-large / mmBERT）。長い本文は先頭から黙って切られるので、切れる行は事前に除くか、要約・切り出しをしてから入れる。
- 分割は記事・文書単位で行い、同じ本文から作った別の問いを学習側と較正側に分けない。温度と閾値は学習に使っていない分割で別々に当てる。
調査メモの記述
| メモ | 節 | ライセンス（記載） | 確認 | 注記 |
|---|---|---|---|---|
macro_forecasting.md |
Q3. 予測質問のデータで、質問文 + 解決結果 + 群衆確率の時系列が揃うものは何か (L101) | cc-by-4.0 | 確認済 | 原文注記: 数値の文脈が中心でテキスト記事ではない。件数が小さい。ベンダーのデータで再現性の確認は未実施 |
元のカード（日本語訳）
以下は元のデータセットのカードの本文を日本語に訳したもの（機械翻訳）。訳に疑問があるときは、末尾の原文を確かめる。
FinzData 予測ベンチマーク
リリース 2026-11-08。
各質問は、その日付時点で凍結されており、その時点で公開されていたデータだけを文脈に使う。したがって先読み（look-ahead）はない。解決日より前に学習されたモデルは、学習の時点で答えを見ていない。答えは解決後に公開される。Brier スコアと正解率で採点すること。データは FinzData（https://finzdata.com）による。
33 の米国の ETF・株式・暗号資産にわたる 758 件の質問。うち 690 件が解決済み。ファイル: data/questions.jsonl（答えなし）、data/answers.jsonl（解決済みのみ）。新しい質問は毎月 1 日に追加され、答えは解決されしだい追加される。詳しいデータ: https://finzdata.com
原文（英語）
FinzData Forecast Bench
Release 2026-11-08.
Each question is frozen as of its date and its context uses only data that was public then, so there is no look-ahead: a model cannot have seen the answer in training if it was trained before the resolution date. Answers are released after they resolve. Score with the Brier score and accuracy. Data from FinzData (https://finzdata.com).
758 questions over 33 US ETFs, stocks and crypto; 690 resolved. Files: data/questions.jsonl (no answers), data/answers.jsonl (resolved only). New questions are added on the first of each month and answers as they resolve. More data: https://finzdata.com
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