Jigsaw数据集为程序合成和大型语言模型的结合提供了一个宝贵的研究资源。通过深入分析和利用这些数据，研究人员可以推动这一领域的技术进步和理论发展。
直达下载
回到上一页 
介绍
Jigsaw数据集是专为研究程序合成与大型语言模型（LLM）交互而设计的数据集。本文将详细介绍Jigsaw数据集的组成、结构以及如何利用这些数据支持程序合成的研究。
Jigsaw数据集概览
Jigsaw项目包含两个主要的数据集，都在相关论文《Jigsaw: Large Language Models meet Program Synthesis》中有详细描述：
- PandasEval1 - 由论文作者收集，包含68个条目。
- PandasEval2 - 通过两次黑客马拉松用户研究会议收集，涵盖21个独特的任务。每个任务包含多个具有细微差别的集合，例如标量/常数差异，某些任务的集合在语义上有所不同。每个任务最多有5种变体/集合，每个集合包含多种自然语言的变体，共计725个条目。
数据集结构
Jigsaw数据集的结构非常清晰，具体包括：
- 最外层： 包含唯一任务ID的键值对。
- 任务层： 每个任务包含不同集合的键值对。
- 集合层： 每个集合包括：
- 用户编写的查询列表及其用户ID。
- 一个或多个输入输出（IO）示例，每个示例都是一个字典，包含：
- 输入的代码片段。
- 输出的代码片段。
- 输入与输出的对应名称。
- 一个或多个正确的解决方案。
数据集的应用
Jigsaw数据集的设计支持程序合成领域的研究，尤其适用于研究LLM在程序代码生成中的应用。通过分析这些数据，研究人员可以更好地理解LLM如何处理各种编程任务，以及如何优化模型以提高其效率和准确性。
×
直达下载
反爬虫抓取，人机验证，请输入验证码查看内容
请关注本站公众号回复关键字:“2024”，获取验证码。
微信搜索公众号:“Python技术迷”或者“pythonjsm” 或微信扫描右侧二维码关注微信公众号
RSS
