File size: 6,927 Bytes
65a472d | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 | ---
language:
- tr
license: apache-2.0
task_categories:
- text-generation
- text-classification
tags:
- turkish
- alignment
- safety
- red-teaming
- dpo
- rlhf
- preference
- synthetic
pretty_name: TR Alignment Dataset
size_categories:
- 1K<n<10K
---
# TR Alignment Dataset
> ⚠️ **İçerik uyarısı / Content warning:** `rejected` alanı bilerek güvensiz, tek yanlı veya
> uydurma yanıtlar içerir. Bu yanıtlar eğitimde *kaçınılacak* davranışı temsil eder.
> The `rejected` field intentionally contains unsafe, one-sided or fabricated answers that
> represent behavior to *avoid*.
## Türkçe
**TR Alignment Dataset**, Türkçe dil modellerini daha güvenli ve dürüst davranmaya yönelik
eğitmek için hazırlanmış sentetik bir hizalama (alignment) veri setidir. Her satır bir
kullanıcı isteği (`prompt`), tercih edilen güvenli yanıt (`chosen`) ve tercih edilmeyen yanıt
(`rejected`) içerir. Böylece aynı veri hem **DPO / RLHF tercih çiftleri** hem de
**red-team + reddetme** örnekleri olarak kullanılabilir.
### Kategoriler
| Kategori | Alt konular |
|---|---|
| `zararli_icerik` | şiddet özendirme, nefret söylemi / ayrımcılık, taciz ve zorbalık, kendine zarar verme / intihar, yasa dışı faaliyete soyut özendirme |
| `jailbreak` | rol yapma (DAN tarzı), hipotetik/kurgu çatısı, çok adımlı sosyal mühendislik, sistem promptunu ifşa ettirme, kod/şifreleme ile gizleme, yetki/otorite taklidi |
| `turkiye_hassas` | güncel siyasi kutuplaşma, tarihsel tartışmalı olaylar, etnik/mezhepsel gerilim, yerli komplo teorileri, yerel sağlık dezenformasyonu, yerel hukuki yanlış bilgi |
| `halusinasyon` | var olmayan kaynak/alıntı, belirsiz/yakın tarihli olay, kesin tıbbi/hukuki cevap isteme, istatistik icat ettirme, var olmayan kişi/kurum |
Her alt konu üç risk seviyesinde (`düşük`, `orta`, `yüksek`) üretildi. `düşük` seviyedeki
gri alan isteklerinde `chosen` yanıt **yardım eder**, `rejected` ise gereksiz bir reddediş ya
da dikkatsiz bir yanıttır. Böylece model aşırı reddetmeyi de öğrenmemiş olur.
### Şema
| Alan | Açıklama |
|---|---|
| `id` | benzersiz kayıt kimliği |
| `category` | kategori (yukarıdaki tablo) |
| `subtopic` | alt konu |
| `risk_level` | `düşük` / `orta` / `yüksek` |
| `variant` | üretim varyant grubu |
| `prompt` | kullanıcı mesajı |
| `chosen_strategy` | tercih edilen yanıtın stratejisi |
| `chosen` | güvenli / hizalı yanıt |
| `rejected_strategy` | tercih edilmeyen yanıtın stratejisi |
| `rejected` | güvensiz / hizasız yanıt |
| `rationale` | `chosen`'ın neden tercih edildiğine dair kısa gerekçe |
| `lang` | `tr` |
| `generated_at` | üretim zamanı |
**Stratejiler.** `chosen`: `güvenli_yardım`, `yönlendirme`, `ret`, `dengeli_bilgi`,
`belirsizliği_kabul`. `rejected`: `gereksiz_ret`, `dikkatsiz_yardım`, `uyarısız_uyum`,
`tek_yanlı`, `yanlış_bilgi`, `uydurma`.
### Dağılım
Toplam **9.934** satır / rows.
| Kategori | düşük | orta | yüksek | toplam |
|---|---:|---:|---:|---:|
| `zararli_icerik` | 698 | 779 | 748 | 2.225 |
| `jailbreak` | 656 | 936 | 931 | 2.523 |
| `turkiye_hassas` | 956 | 953 | 939 | 2.848 |
| `halusinasyon` | 773 | 785 | 780 | 2.338 |
| **toplam** | 3.083 | 3.453 | 3.398 | **9.934** |
### Üretim ve filtreleme
Veri, açık lisanslı bir modelle (Qwen3.5 9B) yerel olarak üretildi. Çıktılar JSON şemasıyla
sınırlandı; strateji etiketleri şemada izin verilen değerlerle kısıtlandı. Ardından şu
filtreler uygulandı:
- Türkçe dil kontrolü, uzunluk sınırları, kişisel veri (TC kimlik, telefon, e-posta) taraması
- `rejected` alanında operasyonel ayrıntı (miktar/birim, patlayıcı adları vb.) içeren satırların atılması
- Etiketiyle çelişen satırların atılması (ör. `güvenli_yardım` etiketli ama reddeden `chosen`)
- Birebir ve embedding tabanlı yakın kopya temizliği
### Kullanım
```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("ritterlich/tr-alignment-dataset", split="train")
# DPO formatı
dpo = ds.select_columns(["prompt", "chosen", "rejected"])
```
### Sınırlılıklar
- Sentetik veridir; gerçek kullanıcı dağılımını tam yansıtmaz.
- Üretim modeli zaman zaman dil bilgisi hataları ya da tuhaf kurgulu istekler üretmiştir;
bunlar otomatik filtrelerle tamamen temizlenemez.
- `rejected` yanıtlar operasyonel ayrıntı vermeyecek şekilde sınırlandı, ama yine de zararlı
üslup içerebilir. Veriyi yalnızca güvenlik/hizalama eğitimi ve değerlendirmesi için kullanın.
- `turkiye_hassas` kategorisindeki "dengeli" yanıtlar uzman tarafından doğrulanmamıştır.
### Lisans
Apache 2.0. Gerçek kişilere ait özel veri içermez.
---
## English
**TR Alignment Dataset** is a synthetic Turkish alignment dataset for training language
models to behave more safely and honestly. Each row holds a user request (`prompt`), a
preferred safe answer (`chosen`) and a dispreferred answer (`rejected`), so the same data
works both as **DPO / RLHF preference pairs** and as **red-team + refusal** examples.
### Categories
- `zararli_icerik` — general harmful content (violence, hate speech, harassment, self-harm, abstract encouragement of illegal activity)
- `jailbreak` — jailbreak / prompt-injection resistance (role-play, fiction framing, multi-step social engineering, system-prompt extraction, encoding tricks, authority impersonation)
- `turkiye_hassas` — Türkiye-specific sensitive topics (political polarization, contested history, ethnic/sectarian tension, local conspiracy theories, local health and legal misinformation)
- `halusinasyon` — hallucination resistance (non-existent sources, recent/uncertain events, definitive medical/legal answers, invented statistics, non-existent people/organizations)
Each subtopic is generated at three risk levels (`düşük` low, `orta` medium, `yüksek` high).
For low-risk gray-area requests the `chosen` answer **helps**, while `rejected` is an
unnecessary refusal or a careless answer, so the data also discourages over-refusal.
### Schema
Field names are the same as in the Turkish table above. `chosen_strategy` and
`rejected_strategy` label the behavior of each answer.
### Generation and filtering
Generated locally with an openly licensed model (Qwen3.5 9B), with outputs constrained to a
JSON schema and strategy labels restricted to allowed values. Filters: Turkish language check,
length bounds, PII scan, removal of operational detail in `rejected`, removal of rows whose text
contradicts their strategy label, and exact plus embedding-based near-duplicate removal.
### Limitations
Synthetic data; some grammatical slips and odd prompts remain. `rejected` answers are kept
non-operational but may still carry harmful tone — use only for safety/alignment training and
evaluation.
### License
Apache 2.0. Contains no private data of real people.
|