--- 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 ⚠️ **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.