Datasets:

HyezNee
/

K-VAP

K-VAP is a Korean value-aligned preference dataset designed to improve function-calling performance in Korean, with a focus on correcting argument value selection errors.

The dataset contains 42,354 training examples. Each instance consists of chosen, rejected, and tools fields.

chosen: the preferred function-calling response
rejected: a rejected or perturbed function-calling response
tools: the corresponding function schema(s)

The dataset is intended for preference learning and alignment-based training methods such as ORPO and related approaches (e.g., Tool-ORPO).

Data Sources

Part of the dataset is constructed by transforming and adapting instances from the Schema-Guided Dialogue (SGD) dataset:

Rastogi, Abhinav, Xiaoxue Zang, Srinivas Sunkara, Raghav Gupta, and Pranav Khaitan.
“Towards Scalable Multi-Domain Conversational Agents: The Schema-Guided Dialogue Dataset.”
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 34(05):8689–8696, 2020.

@inproceedings{rastogi2020towards,
  title={Towards scalable multi-domain conversational agents: The schema-guided dialogue dataset},
  author={Rastogi, Abhinav and Zang, Xiaoxue and Sunkara, Srinivas and Gupta, Raghav and Khaitan, Pranav},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={34},
  number={05},
  pages={8689--8696},
  year={2020}
}

License

K-VAP is released under the CC BY-SA 4.0 license.

This dataset includes modified and adapted content derived from the Schema-Guided Dialogue (SGD) dataset, which is also distributed under the CC BY-SA 4.0 license.

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chosen listlengths 3 3	rejected listlengths 3 3	tools stringlengths 158 886
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