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|---|---|---|---|---|
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You are LLM-jp-4, a large language model trained by LLM-jp.
Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2026-02-01
Reasoning effort: low<|im_end|>
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Solve the following math problem. Make sure to put the answer (and only answer) inside \boxed{}.
How many ways can 15 people be ... | nemotron_post_v3_math_reasoning_low_9348ba3e-d70f-43f1-8f02-692aa75e886c | low | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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You are LLM-jp-4, a large language model trained by LLM-jp.
Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2029-03-20
Reasoning effort: medium<|im_end|>
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As a beginner in Python, I require guidance on the preferred sequence for importing the pandas, numpy, and gspread libraries. ... | synthetic_jp_en_coding_reasoning_medium_synthetic_jp_en_coding-275103 | medium | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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# ツール
タスクを解決するために、1つまたは複数のツールを呼び出すことができます。
ツールのシグネチャは、<tools></tools> XMLタグ内に記載されています。
<tools>
{"name": "check_equipment_availability", "description": "Check availability of agricultural equipment considering user tier limits, maintenance schedules, and existing reservations. Returns availability sta... | a37850a7-2cfa-756c-b74f-6def89a489d1 | medium | https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-SFT-Agentic-v2 | cc-by-4.0 |
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You are LLM-jp-4, a large language model trained by LLM-jp.
Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2023-07-22
Reasoning effort: low<|im_end|>
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この文章から、『大鉄人17』の放送期間（開始日と終了日）、放送時間帯、全話数、および原作者の名前を抽出してください。
『大鉄人17』（だいてつじんワンセブン）は、1977年3月18日から同年11月11日まで、TBS系で毎週金曜19時から19時30分（JST... | llmjp_extraction_wiki_ja_v0.2_reasoning_low_extraction_wiki202501300506_04-3202 | low | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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You are LLM-jp-4, a large language model trained by LLM-jp.
Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2027-06-20
Reasoning effort: medium<|im_end|>
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これから提示する英語の文章を日本語に翻訳してください。必ず日本語の訳文のみを出力し、それ以外には何も含めないことを厳守してください。
### 入力:
Sukekuni and his followers are enshrined at Komoda... | jaster_v1.4.1_reasoning_medium_wikicorpus-e-to-j-22513 | medium | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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# ツール
タスクを解決するために、1つまたは複数のツールを呼び出すことができます。
ツールのシグネチャは、<tools></tools> XMLタグ内に記載されています。
<tools>
{"name": "verify_identity", "description": "Verify user identity using verification code sent via primary contact method. Mandatory before sensitive actions. Returns authentication status and MFA state.", "... | 40149114-345f-5df3-a130-a7310ef03371 | medium | https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-SFT-Agentic-v2 | cc-by-4.0 |
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# ツール
タスクを解決するために、1つまたは複数のツールを呼び出すことができます。
ツールのシグネチャは、<tools></tools> XMLタグ内に記載されています。
<tools>
{"name": "arc_python_executor", "description": "Executes Python code to transform grids. Code is tested on all training examples, then applied to test input. Use this for algorithmic solutions involving rot... | 4d284bf1-6e72-48d4-a0f7-1ce7d7104176 | high | https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-SFT-ARC-AGI-v1 | cc-by-4.0 |
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Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2029-07-18
Reasoning effort: low<|im_end|>
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Detailed Instructions: Read the passage and find the corresponding pronoun for the given name. The word between ** ** is the targ... | flan_reasoning_low_flan-NIv2-task892_gap_reverse_coreference_resolution-zs_opt-1 | low | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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Knowledge cutoff: 2025-12
Conversation start date: 2025-03-02
Reasoning effort: medium<|im_end|>
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Pythonを使用して、2つの異なる辞書オブジェクトを比較するための関数を作成する方法について説明してください。この場合、異なる順序の要素やネストされた辞書、配列も比較する必要があります。具体的には、再帰的に辞書の内容を辞書に変換してからJSON文字列... | synthetic_jp_en_coding_reasoning_medium_synthetic_jp_en_coding-169338 | medium | https://huggingface.co/datasets/llm-jp/llm-jp-4-thinking-sft-data | multiple; see dataset card |
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# ツール
タスクを解決するために、1つまたは複数のツールを呼び出すことができます。
ツールのシグネチャは、<tools></tools> XMLタグ内に記載されています。
<tools>
{"name": "retrieve_registered_contact", "description": "Retrieves customer's registered contact information using customer_id or hull_id. Required for authentication workflow.", "parameters": {"properties":... | 12f5c266-ee59-21ce-41ba-4e5038b87120 | medium | https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-SFT-Agentic-v2 | cc-by-4.0 |
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