README.md

metadata

language: ru
tags:
  - reinforcement-learning
  - grpo
  - lis
license: other

LIS fixed datasets (Week 2)

В этом репозитории лежат фиксированные датасеты (jsonl), которые генерируются в train-ноутбуке. Они нужны для воспроизводимого сравнения baseline vs trained.

Формат примера

Каждая строка JSONL имеет вид:

{"prompt": "...", "answer": "..."}

где prompt — это user prompt (условие задачи), а answer — эталонная длина LIS.

System prompt для инференса

При оценке (см. eval-ноутбук) используется системный промпт:

Отвечай в следующем формате:
<think>
...
</think>
<answer>
...
</answer>

Файлы

test

• test/test_easy_d2_n200_seed1001.jsonl (difficulty=2, n=200, seed=1001)
• test/test_hard_d8_n200_seed3001.jsonl (difficulty=8, n=200, seed=3001)
• test/test_medium_d5_n200_seed2001.jsonl (difficulty=5, n=200, seed=2001)

dev

• dev/dev_easy_d2_n128_seed4001.jsonl (difficulty=2, n=128, seed=4001)
• dev/dev_hard_d8_n128_seed4003.jsonl (difficulty=8, n=128, seed=4003)
• dev/dev_medium_d5_n128_seed4002.jsonl (difficulty=5, n=128, seed=4002)

train

• train/train_phase1_d1-5_d1-5_n8000_seed2025.jsonl ()
• train/train_phase2_d6-10_d6-10_n12000_seed3362_replay20_d4-5.jsonl ()
• train/train_phase2_d6-10_d6-10_n1200_seed3362_replay20_d4-5.jsonl ()

Как загрузить через 🤗 Datasets

Пример (подставьте свои имена файлов):

from datasets import load_dataset
repo = "elativus/AI-SelectedTopics-W2"
data_files = {
  "test_easy": "test/test_easy_d2_n200_seed1001.jsonl",
  "test_medium": "test/test_medium_d5_n200_seed2001.jsonl",
  "test_hard": "test/test_hard_d8_n200_seed3001.jsonl",
}
ds = load_dataset(repo, data_files=data_files, split="test_easy")
print(ds[0])