| --- |
| dataset_info: |
| features: |
| - name: id |
| dtype: string |
| - name: category |
| dtype: string |
| - name: source_basis |
| dtype: string |
| - name: messages |
| list: |
| - name: content |
| dtype: string |
| - name: role |
| dtype: string |
| - name: conversations |
| list: |
| - name: content |
| dtype: string |
| - name: role |
| dtype: string |
| splits: |
| - name: train |
| num_bytes: 60348 |
| num_examples: 63 |
| - name: validation |
| num_bytes: 6916 |
| num_examples: 7 |
| download_size: 20972 |
| dataset_size: 67264 |
| configs: |
| - config_name: default |
| data_files: |
| - split: train |
| path: data/train-* |
| - split: validation |
| path: data/validation-* |
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| # Grounded Behaviour Dataset — short facts |
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|
| Dataset inicial para fine-tuning comportamental de modelos pequenos. |
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|
| Objetivo: treinar o modelo a responder **apenas com base nos FACTOS fornecidos**, sem usar conhecimento externo. |
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| Formato compatível com o notebook Unsloth/Gemma 3 usado com: |
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| ```python |
| def formatting_prompts_func(examples): |
| convos = examples["conversations"] |
| texts = [ |
| tokenizer.apply_chat_template( |
| convo, |
| tokenize=False, |
| add_generation_prompt=False |
| ).removeprefix("<bos>") |
| for convo in convos |
| ] |
| return {"text": texts} |
| ``` |
|
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| ## Estrutura |
|
|
| Cada exemplo tem: |
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| ```json |
| { |
| "conversations": [ |
| {"role": "system", "content": "..."}, |
| {"role": "user", "content": "FACTOS:\n- ...\n\nPERGUNTA:\n..."}, |
| {"role": "assistant", "content": "..."} |
| ], |
| "metadata": { |
| "domain": "...", |
| "entity": "...", |
| "task_type": "...", |
| "short_facts": true, |
| "behavior_target": "grounded_answering" |
| } |
| } |
| ``` |
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| ## Distribuição |
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| - total: 153 |
| - train: 122 |
| - validation: 15 |
| - test: 16 |
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| ## Tipos de comportamento |
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| - resposta direta com base nos factos; |
| - resposta quando falta informação; |
| - correção de premissas falsas; |
| - resposta parcial; |
| - resumo; |
| - explicação simples; |
| - contexto irrelevante. |
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| ## Nota |
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| Este dataset não pretende ensinar conhecimento factual permanente. Pretende treinar comportamento: |
| receber factos curtos, responder só com base nesses factos e recusar quando os factos não bastam. |
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