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-dataset_info:
-  features:
-  - name: text
-    dtype: string
-  - name: text_en
-    dtype: string
-  splits:
-  - name: train
-    num_bytes: 34609895
-    num_examples: 20000
-  download_size: 17852553
-  dataset_size: 34609895
-configs:
-- config_name: default
-  data_files:
-  - split: train
-    path: data/train-*
+license: cdla-sharing-1.0
+language:
+- fr
+task_categories:
+- text-generation
+source_datasets:
+- extended|roneneldan/TinyStories
+tags:
+- story-generation
+- children
+- machine-translated
 ---
+
+# TinyStories-fr
+
+Traduction française de [roneneldan/TinyStories](https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories).
+
+## Provenance
+
+Données d'origine : Ronen Eldan et Yuanzhi Li (Microsoft Research), 2023,
+*TinyStories: How Small Can Language Models Be and Still Speak Coherent
+English?*, [arXiv:2305.07759](https://arxiv.org/abs/2305.07759).
+Publiées sous CDLA-Sharing-1.0.
+
+## Modifications apportées
+
+**Ces fichiers ont été modifiés par rapport aux données d'origine.**
+
+1. Traduction en français, phrase par phrase, par
+   `facebook/nllb-200-distilled-600M`. **Traduction automatique non relue.**
+2. Sélection d'un sous-ensemble des 2 141 709 histoires d'origine.
+3. Filtrage sur le vocabulaire (les N mots les plus fréquents).
+4. Remise en forme : une histoire par entrée.
+
+## Limites connues, mesurées
+
+- Les noms de personnages inventés se dégradent : *Beep* ressort en
+  *Beaup*, *Beap*, *Beape*. Les prénoms usuels tiennent (97 % des mentions
+  conservées sur un échantillon de 100 histoires).
+- Alternance tu/vous instable dans les dialogues : la traduction se fait
+  phrase par phrase, sans contexte.
+- Pertes de sens ponctuelles.
+
+## Données synthétiques
+
+Les histoires d'origine ont été engendrées par GPT-3.5 et GPT-4. Cela ajoute
+les conditions d'OpenAI, que la licence CDLA ne tranche pas.
+
+## Licence
+
+CDLA-Sharing-1.0, **non modifiée**. Usage commercial autorisé. Si vous
+redistribuez ces données, vous devez le faire sous la même licence, en
+conservant l'attribution et en signalant vos propres modifications.
+Un modèle entraîné sur ce corpus est un *Result* (art. 1.11) et n'est
+soumis à aucune obligation (art. 3.5).