README.md

---
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:

```json
{"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:

```text
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):

```python
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])
```