Datasets:

ritterlich
/

tr-alignment-dataset

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

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.

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.