--- 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-* --- # Grounded Behaviour Dataset — short facts Dataset inicial para fine-tuning comportamental de modelos pequenos. Objetivo: treinar o modelo a responder **apenas com base nos FACTOS fornecidos**, sem usar conhecimento externo. Formato compatível com o notebook Unsloth/Gemma 3 usado com: ```python def formatting_prompts_func(examples): convos = examples["conversations"] texts = [ tokenizer.apply_chat_template( convo, tokenize=False, add_generation_prompt=False ).removeprefix("") for convo in convos ] return {"text": texts} ``` ## Estrutura Cada exemplo tem: ```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" } } ``` ## Distribuição - total: 153 - train: 122 - validation: 15 - test: 16 ## Tipos de comportamento - resposta direta com base nos factos; - resposta quando falta informação; - correção de premissas falsas; - resposta parcial; - resumo; - explicação simples; - contexto irrelevante. ## Nota 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.