Dataset Viewer

Split (3)

train

The dataset viewer is not available for this split.

Cannot load the dataset split (in streaming mode) to extract the first rows.

Error code:   StreamingRowsError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
id: string
messages: list<item: struct<role: string, content: string>>
  child 0, item: struct<role: string, content: string>
      child 0, role: string
      child 1, content: string
metadata: struct<category: string, family: string, language: string, provenance: string, verification: string, (... 1129 chars omitted)
  child 0, category: string
  child 1, family: string
  child 2, language: string
  child 3, provenance: string
  child 4, verification: string
  child 5, target_check: struct<kind: string, expression: string, expected: string, required: list<item: string>, count: int6 (... 94 chars omitted)
      child 0, kind: string
      child 1, expression: string
      child 2, expected: string
      child 3, required: list<item: string>
          child 0, item: string
      child 4, count: int64
      child 5, max_words: int64
      child 6, start: list<item: int64>
          child 0, item: int64
      child 7, minutes: int64
      child 8, code: string
      child 9, variable: string
  child 6, split: string
  child 7, source_dataset: string
  child 8, expected_result: struct<low_kg: string, high_kg: string, final_salt_fraction: string, total: string, conditional_prob (... 588 chars omitted)
      child 0, low_kg: string
      child 1, high_kg: string
      child 2, final_salt_fraction: string
      child 3, total: string
      child 4, conditional_probability: string
      child 5, eligible_pairs: int64
      child 6, favourable_pairs: int64
      child 7, items: list<item: string>
          child 0, item: string
      child 8, weight: int64
      child 9, value: int64
      child 10, first: int64
      child 11, period: int64
      child 12, first_at_least_1000: int64
      child 13, distance: int64
      child 14, shortest_path_count: int64
      child 15, coefficients: list<item: string>
          child 0, item: string
      child 16, f10: string
      child 17, sum_1_to_10: string
      child 18, x: int64
      child 19, y: int64
      child 20, profit: int64
      child 21, gross: string
      child 22, discounted_goods: string
      child 23, shipping: string
      child 24, tax: string
      child 25, x_m: string
      child 26, y_m: string
      child 27, area_m2: string
      child 28, solution: list<item: string>
          child 0, item: string
      child 29, divisible: int64
      child 30, p_divisible: string
      child 31, p_first_one_given_divisible: string
      child 32, capacity: int64
      child 33, days_at_capacity: int64
  child 9, explanation_type: string
  child 10, step_count: int64
  child 11, absolute_tolerance: double
  child 12, solution_code_sha256: string
  child 13, verification_code_sha256: string
  child 14, prose_independently_verified: bool
text: string
to
{'id': Value('string'), 'text': Value('string')}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
                  return get_rows(
                      dataset=dataset,
                  ...<4 lines>...
                      column_names=column_names,
                  )
                File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
                  return func(*args, **kwargs)
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
                  rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 483, in safe_iter
                  yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2951, in __iter__
                  for key, example in ex_iterable:
                                      ^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2461, in __iter__
                  for key, pa_table in self._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2486, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 547, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 430, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, 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 2378, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2306, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
                  ...<3 lines>...
                  )
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              id: string
              messages: list<item: struct<role: string, content: string>>
                child 0, item: struct<role: string, content: string>
                    child 0, role: string
                    child 1, content: string
              metadata: struct<category: string, family: string, language: string, provenance: string, verification: string, (... 1129 chars omitted)
                child 0, category: string
                child 1, family: string
                child 2, language: string
                child 3, provenance: string
                child 4, verification: string
                child 5, target_check: struct<kind: string, expression: string, expected: string, required: list<item: string>, count: int6 (... 94 chars omitted)
                    child 0, kind: string
                    child 1, expression: string
                    child 2, expected: string
                    child 3, required: list<item: string>
                        child 0, item: string
                    child 4, count: int64
                    child 5, max_words: int64
                    child 6, start: list<item: int64>
                        child 0, item: int64
                    child 7, minutes: int64
                    child 8, code: string
                    child 9, variable: string
                child 6, split: string
                child 7, source_dataset: string
                child 8, expected_result: struct<low_kg: string, high_kg: string, final_salt_fraction: string, total: string, conditional_prob (... 588 chars omitted)
                    child 0, low_kg: string
                    child 1, high_kg: string
                    child 2, final_salt_fraction: string
                    child 3, total: string
                    child 4, conditional_probability: string
                    child 5, eligible_pairs: int64
                    child 6, favourable_pairs: int64
                    child 7, items: list<item: string>
                        child 0, item: string
                    child 8, weight: int64
                    child 9, value: int64
                    child 10, first: int64
                    child 11, period: int64
                    child 12, first_at_least_1000: int64
                    child 13, distance: int64
                    child 14, shortest_path_count: int64
                    child 15, coefficients: list<item: string>
                        child 0, item: string
                    child 16, f10: string
                    child 17, sum_1_to_10: string
                    child 18, x: int64
                    child 19, y: int64
                    child 20, profit: int64
                    child 21, gross: string
                    child 22, discounted_goods: string
                    child 23, shipping: string
                    child 24, tax: string
                    child 25, x_m: string
                    child 26, y_m: string
                    child 27, area_m2: string
                    child 28, solution: list<item: string>
                        child 0, item: string
                    child 29, divisible: int64
                    child 30, p_divisible: string
                    child 31, p_first_one_given_divisible: string
                    child 32, capacity: int64
                    child 33, days_at_capacity: int64
                child 9, explanation_type: string
                child 10, step_count: int64
                child 11, absolute_tolerance: double
                child 12, solution_code_sha256: string
                child 13, verification_code_sha256: string
                child 14, prose_independently_verified: bool
              text: string
              to
              {'id': Value('string'), 'text': Value('string')}
              because column names don't match

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

Check out the documentation for more information.

Genel amaçlı çok dilli set v2 — ayrıntılı matematik eklentisi

Önceki 64 genel amaçlı örneğe 16 ayrıntılı matematik/Python/doğrulama örneği eklendi. Toplam 80 kayıt: 40 Türkçe, 24 İngilizce, 8 Almanca, 8 İspanyolca. Önceki v1 dosyaları korunur. Matematikteki sekiz Türkçe ve sekiz İngilizce problem farklıdır; çeviri kopyası değildir.

dataset.jsonl: Bütün 80 kayıt.
samples.json: Okunabilir JSON.
train.jsonl: 60 kayıt.
validation.jsonl, test.jsonl: Onar kayıt.
rendered/*.jsonl: Tam Qwen3-0.6B-Base şablonuyla hazırlanmış alternatif metin temsilleri.
code/: Yeni matematik örneklerinin 16 çözüm ve 16 doğrulama Python dosyası.
sources/general_v1/: Önceki 64 kaydın kaynağı, README ve kontrol raporu.
sources/math_code_v1/: 16 yeni kaydın kaynağı, README, kontrol raporu, içerik üreteci ve tam TR/EN önizlemeleri.
build.py: Paket içindeki iki kaynağı yeniden birleştirir.
validation_report.json: Birleştirme kontrolleri ve kaynak raporlarının özeti.

Yeni matematik yanıtlarında sekiz açık çözüm adımı, çalışan Python, çıktı, farklı yöntemle kontrol kodu ve sonuç bulunur. Kutu optimizasyonu, modüler koşullar, koşullu olasılık, graf/ızgara, doğrusal cebir, çanta, Bayes, parçalı hareket, yuvarlama ve ikili arama gibi konular işlendi. Yeni 32 kod hazırlanma sırasında çalıştırıldı; çıktıların referanslarla ve birbirleriyle eşleştiği kaynak raporunda kayıt bazında bulunur. Çözüm ve kontrol kodlarını aynı asistan yazmıştır; doğal dil açıklamaları bağımsız insan incelemesinden geçmedi.

Eğitim girdisi yalnız messages veya hazır text olmalı. Metadata, kontrol kodu ve beklenen sonuçlar isteme eklenmemeli. Dosyalar aynı verinin alternatif temsilleridir. V1, matematik eklentisi ve bu birleşik v2 aynı örnekleri paylaşır; üçünü bağımsız yeni veri gibi birleştirmeyin.

Şablon: Qwen/Qwen3-0.6B-Base, commit da87bfb608c14b7cf20ba1ce41287e8de496c0cd. Açıklamalar normal content içindedir. Base’in boş think bloğu, EOS <|endoftext|> ve mesaj kapanışı <|im_end|> ayrımı korunur. Token ID eşdeğerliği, token uzunluğu ve loss maskesi doğrulanmadı. Ayrıntılı yöntem/kapsam sınırları iki kaynak README’sindedir.

Birleştirici, kaynak raporlarını özetler; matematik kodlarını yeniden çalıştırdığını iddia etmez. Yeni matematik içeriğini ve kontrollerini yeniden üretmek için kaynak build.py dosyasını, kaynak klasöründeki tokenizer ile çalıştırabilirsiniz. Ardından kökteki build.py birleşik dosyaları günceller. Python 3 ve Jinja2 gerekir.

Anlamsal dedup, bağımsız insan incelemesi ve eğitim sonrası kalite ölçümü yapılmadı. Küçük validation/test bölmeleri kapsamlı dış benchmark değildir. Özgün içerik/kod CC0-1.0; Qwen kaynak dosyaları paket içindeki Apache-2.0 lisansına tabidir.

Downloads last month: 93

Total file size:

764 kB