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The dataset generation failed
Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
gold: string
orig: string
synth: list<item: string>
  child 0, item: string
kind: string
query: string
positive: string
negatives: list<item: null>
  child 0, item: null
to
{'query': Value('string'), 'positive': Value('string'), 'negatives': List(Value('null'))}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1816, in _prepare_split_single
                  for key, table in generator:
                                    ^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 613, in wrapped
                  for item in generator(*args, **kwargs):
                              ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2369, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2297, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
                  ...<3 lines>...
                  )
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              gold: string
              orig: string
              synth: list<item: string>
                child 0, item: string
              kind: string
              query: string
              positive: string
              negatives: list<item: null>
                child 0, item: null
              to
              {'query': Value('string'), 'positive': Value('string'), 'negatives': List(Value('null'))}
              because column names don't match
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1369, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
                                                                        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 948, in stream_convert_to_parquet
                  builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1683, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  ):
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1869, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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query
string
positive
string
negatives
list
๊ณ„์•ฝ๊ธˆ์„ ์ด๋ฏธ ๋ฐ›์•˜๋Š”๋ฐ๋„ ์ƒ๋Œ€๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ ์ทจ์†Œํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜์š”?
์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์ฒญ๊ตฌ์‚ฌ๊ฑด ๋‹น์‚ฌ์ž์˜ ์ผ๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ์ดํ–‰์— ์ฐฉ์ˆ˜ํ•œ ํ›„์—๋Š” ํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ ๋‚ด์ž…๊ธˆ์ด ์ง€๋ถˆ๋œ ํ›„์—๋Š” ์ƒ๋Œ€๋ฐฉ์€ ๊ณ„์•ฝํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•œ๋‹ค.
[]
์šฐ๋ฆฌ ํšŒ์‚ฌ๊ฐ€ ์ดํ–‰ ์‹œ์ž‘ํ–ˆ๋Š”๋ฐ ๊ณ ๊ฐ์ด ๋‚ด์ž…๊ธˆ ๋ฐ›๊ณ  ๋‚˜์„œ ํ•ด์•ฝํ†ต๋ณด ์™”์–ด์š”, ํšจ๋ ฅ ์žˆ๋‚˜์š”?
์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์ฒญ๊ตฌ์‚ฌ๊ฑด ๋‹น์‚ฌ์ž์˜ ์ผ๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ์ดํ–‰์— ์ฐฉ์ˆ˜ํ•œ ํ›„์—๋Š” ํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ ๋‚ด์ž…๊ธˆ์ด ์ง€๋ถˆ๋œ ํ›„์—๋Š” ์ƒ๋Œ€๋ฐฉ์€ ๊ณ„์•ฝํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•œ๋‹ค.
[]
๋‚ด์ž…๊ธˆ ์ง€๊ธ‰๋œ ๋’ค์— ๋งค๋„์ธ์ด ๊ณ„์•ฝํ•ด์ œ ํ•œ๋‹ค๋ฉฐ ๊ฑฐ์ ˆํ•˜๋ฉด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋˜๋‚˜์š”?
์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์ฒญ๊ตฌ์‚ฌ๊ฑด ๋‹น์‚ฌ์ž์˜ ์ผ๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ์ดํ–‰์— ์ฐฉ์ˆ˜ํ•œ ํ›„์—๋Š” ํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์œผ๋ฏ€๋กœ ๋‚ด์ž…๊ธˆ์ด ์ง€๋ถˆ๋œ ํ›„์—๋Š” ์ƒ๋Œ€๋ฐฉ์€ ๊ณ„์•ฝํ•ด์ œ๊ถŒ ํ–‰์‚ฌ๋ฅผ ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•œ๋‹ค.
[]
๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ• ๊ฐ€์ž… ์ฃ„๋ž‘ ํ˜‘์˜ ์ฃ„๊ฐ€ ์ฃ„ ์„ฑ์งˆ์ด ๊ฐ™์€์ง€ ๊ถ๊ธˆํ•œ๋ฐ์š”.
๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ•์œ„๋ฐ˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ• ์ œ1์กฐ ์ œ3ํ˜ธ์˜ ๊ฒฐ์‚ฌ๋Š” ๊ตญํ—Œ์„ ์œ„๋ฐฐํ•˜์—ฌ ์ •๋ถ€๋ฅผ ์ž ์นญํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ฅผ ๋ณ€๋‚œํ•  ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ์กฐ์ง๋œ ๋‹จ์ฒด๋ฅผ ๋งํ•˜๊ณ  ๋™๋ฒ• ์ œ3์กฐ์˜ ํ˜‘์˜๋Š” ํŒ์‹œ๋ชฉ์ ์‚ฌํ•ญ์˜ ์‹คํ–‰์„ ๋…ผ์˜ ๋˜๋Š” ์—ฐ๋ฝํ•˜๋Š” ์ผ์ฒด์˜ ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋งํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋ฏ€๋กœ ์„๊ฒฐ์‚ฌ ๊ฐ€์ž…๊ณผ ํ˜‘์˜๋Š” ๊ทธ ๋ชฉ์ ๊ณผ ๋Œ€์ƒํ•˜๋Š” ๋ฒ•์ต์ด ๋™์ผํ•˜์—ฌ ๊ทธ ์ฃ„์งˆ์ด ๊ฐ™์Œ์œผ๋กœ ๋‹จ๊ธฐ๊ฐ„๋‚ด ์–‘ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋ฐ˜๋ณตํ•œ ์ด์ƒ ํ˜•๋ฒ• ์ œ55์กฐ๋ฅผ ์ ์šฉ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด์š” ๋ณ‘ํ•ฉ์ฃ„๋กœ ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค .
[]
๋‹จ๊ธฐ๊ฐ„์— ๊ฒฐ์‚ฌ ๊ฐ€์ž…ํ•˜๊ณ  ํ˜‘์˜ ๋ฐ˜๋ณตํ–ˆ์œผ๋ฉด ํ•ฉ์ณ์„œ ์ฒ˜๋ฒŒ๋˜๋Š” ๊ฑด๊ฐ€์š”?
๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ•์œ„๋ฐ˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ• ์ œ1์กฐ ์ œ3ํ˜ธ์˜ ๊ฒฐ์‚ฌ๋Š” ๊ตญํ—Œ์„ ์œ„๋ฐฐํ•˜์—ฌ ์ •๋ถ€๋ฅผ ์ž ์นญํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ฅผ ๋ณ€๋‚œํ•  ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ์กฐ์ง๋œ ๋‹จ์ฒด๋ฅผ ๋งํ•˜๊ณ  ๋™๋ฒ• ์ œ3์กฐ์˜ ํ˜‘์˜๋Š” ํŒ์‹œ๋ชฉ์ ์‚ฌํ•ญ์˜ ์‹คํ–‰์„ ๋…ผ์˜ ๋˜๋Š” ์—ฐ๋ฝํ•˜๋Š” ์ผ์ฒด์˜ ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋งํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋ฏ€๋กœ ์„๊ฒฐ์‚ฌ ๊ฐ€์ž…๊ณผ ํ˜‘์˜๋Š” ๊ทธ ๋ชฉ์ ๊ณผ ๋Œ€์ƒํ•˜๋Š” ๋ฒ•์ต์ด ๋™์ผํ•˜์—ฌ ๊ทธ ์ฃ„์งˆ์ด ๊ฐ™์Œ์œผ๋กœ ๋‹จ๊ธฐ๊ฐ„๋‚ด ์–‘ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋ฐ˜๋ณตํ•œ ์ด์ƒ ํ˜•๋ฒ• ์ œ55์กฐ๋ฅผ ์ ์šฉ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด์š” ๋ณ‘ํ•ฉ์ฃ„๋กœ ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค .
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๋ณด์•ˆ๋ฒ•์ƒ ๋‹จ์ฒด ๊ฐ€์ž…์ด๋ž‘ ๋…ผ์˜ ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋ณ‘ํ•ฉ์ฃ„๋กœ ๋ณด๋Š” ํŒ๋ก€ ์žˆ๋‚˜์š”?
๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ•์œ„๋ฐ˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ• ์ œ1์กฐ ์ œ3ํ˜ธ์˜ ๊ฒฐ์‚ฌ๋Š” ๊ตญํ—Œ์„ ์œ„๋ฐฐํ•˜์—ฌ ์ •๋ถ€๋ฅผ ์ž ์นญํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๊ตญ๊ฐ€๋ฅผ ๋ณ€๋‚œํ•  ๋ชฉ์ ์œผ๋กœ ์กฐ์ง๋œ ๋‹จ์ฒด๋ฅผ ๋งํ•˜๊ณ  ๋™๋ฒ• ์ œ3์กฐ์˜ ํ˜‘์˜๋Š” ํŒ์‹œ๋ชฉ์ ์‚ฌํ•ญ์˜ ์‹คํ–‰์„ ๋…ผ์˜ ๋˜๋Š” ์—ฐ๋ฝํ•˜๋Š” ์ผ์ฒด์˜ ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋งํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด๋ฏ€๋กœ ์„๊ฒฐ์‚ฌ ๊ฐ€์ž…๊ณผ ํ˜‘์˜๋Š” ๊ทธ ๋ชฉ์ ๊ณผ ๋Œ€์ƒํ•˜๋Š” ๋ฒ•์ต์ด ๋™์ผํ•˜์—ฌ ๊ทธ ์ฃ„์งˆ์ด ๊ฐ™์Œ์œผ๋กœ ๋‹จ๊ธฐ๊ฐ„๋‚ด ์–‘ํ–‰์œ„๋ฅผ ๋ฐ˜๋ณตํ•œ ์ด์ƒ ํ˜•๋ฒ• ์ œ55์กฐ๋ฅผ ์ ์šฉ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด์š” ๋ณ‘ํ•ฉ์ฃ„๋กœ ์ฒ˜๋‹จํ•  ๊ฒƒ์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค .
[]
์–‘์ž๋กœ ์ž…์–‘ ๋ณด๋‚ธ ์•„๋“ค์ด ์นœ์•„๋ฒ„์ง€ ์ฃฝ๊ณ  ๋‚œ ์†Œ์†ก ์ด์–ด๋ฐ›์„ ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜์š”?
ํ† ์ง€์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ํƒ€์ธ์˜ ์–‘์ž๋กœ ์ถœ๊ณ„ํ•œ ์ž๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์ƒ์†์ธ์ด๋ผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Œ์œผ๋กœ ์ƒ๋ถ€๊ฐ€ ์‚ฌ๋งํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์†Œ์†ก์„ ์ˆ˜๊ณ„ํ•  ์ž๊ฒฉ์ด ์—†๋‹ค.
[]
์šฐ๋ฆฌ ํšŒ์‚ฌ ํ”ผ์†Œ ๊ฑด์—์„œ ์นœ๋ถ€๊ฐ€ ์–‘์ž ๋ณด๋‚ธ ์•„๋“คํ•œํ…Œ ์†Œ์†ก ๋„˜์–ด๊ฐ”๋Š”๋ฐ ์ด๊ฒŒ ๋งž๋Š” ๊ฑด๊ฐ€์š”?
ํ† ์ง€์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ํƒ€์ธ์˜ ์–‘์ž๋กœ ์ถœ๊ณ„ํ•œ ์ž๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์ƒ์†์ธ์ด๋ผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Œ์œผ๋กœ ์ƒ๋ถ€๊ฐ€ ์‚ฌ๋งํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์†Œ์†ก์„ ์ˆ˜๊ณ„ํ•  ์ž๊ฒฉ์ด ์—†๋‹ค.
[]
์–‘์ž ์ถœ๊ณ„ํ•œ ์‚ฌ๋žŒ์ด ์ƒ๋ถ€ ์žฌํŒ ์ค‘ ๋Œ์•„๊ฐ€์‹œ๋ฉด ๋‚ด ๊ณ ๊ฐ์ด ์ˆ˜๊ณ„์‹ ์ฒญ ๋ชป ํ•˜๋Š”์ง€ ํ™•์ธ ๋ถ€ํƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
ํ† ์ง€์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ํƒ€์ธ์˜ ์–‘์ž๋กœ ์ถœ๊ณ„ํ•œ ์ž๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์ƒ์†์ธ์ด๋ผ ํ•  ์ˆ˜ ์—†์Œ์œผ๋กœ ์ƒ๋ถ€๊ฐ€ ์‚ฌ๋งํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ๊ทธ ์ƒ๋ถ€์˜ ์†Œ์†ก์„ ์ˆ˜๊ณ„ํ•  ์ž๊ฒฉ์ด ์—†๋‹ค.
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์†Œ์ž‘๋ฃŒ๋กœ ๋ฐ›๊ธฐ๋กœ ํ•œ ๊ณก์‹์ด ์—†์–ด์กŒ์œผ๋ฉด ํ˜„๋ฌผ๋กœ ์•ˆ ์ค˜๋„ ์ฒญ๊ตฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜์š”?
์ •์กฐ์ง€๊ธ‰ ๋ถˆํŠน์ •๋Œ€์ฒด๋ฌผ์˜ ์ง€๊ธ‰์ฒญ๊ตฌ์— ์žˆ์–ด ํ˜„๋ฌผ์˜ ์กด์žฌ์น˜ ์•„๋‹ˆํ•œ ์ด์œ ๋กœ ์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ๋ฐฐ์ฒ™ํ•จ์€ ์ฑ„๋ฌด๋ณ€์ œ์˜ ๋ฒ•๋ฆฌ๋ฅผ ์˜คํ•ดํ•œ ์œ„๋ฒ•ํŒ๊ฒฐ์ด๋‹ค.
[]
๋Œ€์ฒด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ๋ฌผ๊ฑด์ธ ์†Œ์ž‘๋ฃŒ๋ฅผ ๋‹ฌ๋ผ๊ณ  ํ•  ๋•Œ ๊ผญ ๊ทธ ๋ฌผ๊ฑด์ด ์‹ค์ œ๋กœ ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๋Š”์ง€ ๊ถ๊ธˆํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
์ •์กฐ์ง€๊ธ‰ ๋ถˆํŠน์ •๋Œ€์ฒด๋ฌผ์˜ ์ง€๊ธ‰์ฒญ๊ตฌ์— ์žˆ์–ด ํ˜„๋ฌผ์˜ ์กด์žฌ์น˜ ์•„๋‹ˆํ•œ ์ด์œ ๋กœ ์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ๋ฐฐ์ฒ™ํ•จ์€ ์ฑ„๋ฌด๋ณ€์ œ์˜ ๋ฒ•๋ฆฌ๋ฅผ ์˜คํ•ดํ•œ ์œ„๋ฒ•ํŒ๊ฒฐ์ด๋‹ค.
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์ฑ„๋ฌด์ž๊ฐ€ ์†Œ์ž‘๋ฃŒ์šฉ ๊ณก์‹์„ ๋‹ค ์จ๋ฒ„๋ ธ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„œ ์ง€๊ธ‰์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ๊ธฐ๊ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์•Œ๊ณ  ์‹ถ์–ด์š”.
์ •์กฐ์ง€๊ธ‰ ๋ถˆํŠน์ •๋Œ€์ฒด๋ฌผ์˜ ์ง€๊ธ‰์ฒญ๊ตฌ์— ์žˆ์–ด ํ˜„๋ฌผ์˜ ์กด์žฌ์น˜ ์•„๋‹ˆํ•œ ์ด์œ ๋กœ ์ฒญ๊ตฌ๋ฅผ ๋ฐฐ์ฒ™ํ•จ์€ ์ฑ„๋ฌด๋ณ€์ œ์˜ ๋ฒ•๋ฆฌ๋ฅผ ์˜คํ•ดํ•œ ์œ„๋ฒ•ํŒ๊ฒฐ์ด๋‹ค.
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๋ถ€๋™์‚ฐ ์ƒ€๋Š”๋ฐ ์ž”๊ธˆ ์น˜๋ฅด๊ณ  ๋‚˜์„œ ์†Œ์œ ๊ถŒ ์ด์ „ํ•ด์ฃผ๊ธฐ๋กœ ํ–ˆ์–ด๋„ ๋‚ด๊ฐ€ ์•ˆ ๋ˆ ์ค„ ๋•Œ ๋“ฑ๊ธฐ ๊ฐ™์ด ํ•ด์ค˜์•ผ ํ•˜๋‚˜?
ํ† ์ง€๊ฑด๋ฌผ์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ๋งค๋งค๊ณ„์•ฝ์—์„œ ์ž”๋Œ€๊ธˆ์˜ ์ง€๋ถˆ์„ ๋ฐ›์€ ํ›„์— ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์˜๋ฌด๋ฅผ ํ–‰ํ•˜๊ธฐ๋กœ ์•ฝ์ •ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์•ฝ์ง€๋Š” ํƒ€์— ์ธ์ •ํ•  ํŠน์ˆ˜ํ•œ ์‚ฌ์ •์ด ์—†๋Š” ํ•œ ์˜์—ฐ ๋™์‹œ์ดํ–‰์˜ ๊ด€๊ณ„์— ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„ํ•จ์ด ํƒ€๋‹นํ•˜๋‹ค.
[]
์ž”๊ธˆ ๋ฐ›๊ณ  ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ํ•˜๊ธฐ๋กœ ์•ฝ์†ํ•œ ๋งค๋„์ธ์ด ๋จผ์ € ๋“ฑ๊ธฐํ•ด๋‹ฌ๋ผ๊ณ  ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜?
ํ† ์ง€๊ฑด๋ฌผ์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ๋งค๋งค๊ณ„์•ฝ์—์„œ ์ž”๋Œ€๊ธˆ์˜ ์ง€๋ถˆ์„ ๋ฐ›์€ ํ›„์— ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์˜๋ฌด๋ฅผ ํ–‰ํ•˜๊ธฐ๋กœ ์•ฝ์ •ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์•ฝ์ง€๋Š” ํƒ€์— ์ธ์ •ํ•  ํŠน์ˆ˜ํ•œ ์‚ฌ์ •์ด ์—†๋Š” ํ•œ ์˜์—ฐ ๋™์‹œ์ดํ–‰์˜ ๊ด€๊ณ„์— ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„ํ•จ์ด ํƒ€๋‹นํ•˜๋‹ค.
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๊ณ„์•ฝ์„œ์— ์ž”๊ธˆ ์ง€๊ธ‰ ํ›„ ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ๋ผ๊ณ  ๋ผ ์žˆ๋Š”๋ฐ ์ด๊ฑด ๋™์‹œ์ดํ–‰ ํ•ญ๋ณ€๊ถŒ ๋ชป ์“ฐ๋Š” ๊ฑด๊ฐ€?
ํ† ์ง€๊ฑด๋ฌผ์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ ๋งค๋งค๊ณ„์•ฝ์—์„œ ์ž”๋Œ€๊ธˆ์˜ ์ง€๋ถˆ์„ ๋ฐ›์€ ํ›„์— ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์˜๋ฌด๋ฅผ ํ–‰ํ•˜๊ธฐ๋กœ ์•ฝ์ •ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์˜ ์•ฝ์ง€๋Š” ํƒ€์— ์ธ์ •ํ•  ํŠน์ˆ˜ํ•œ ์‚ฌ์ •์ด ์—†๋Š” ํ•œ ์˜์—ฐ ๋™์‹œ์ดํ–‰์˜ ๊ด€๊ณ„์— ์žˆ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„ํ•จ์ด ํƒ€๋‹นํ•˜๋‹ค.
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๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ•์œ„๋ฐ˜ ๊ฐ€. ์—ฐ์†๋ฒ”์„ ๊ตฌ์„ฑํ•˜๋Š” ์ˆ˜๊ฐœํ–‰์œ„ ์ค‘ ๊ทธ ์ผ๋ถ€ํ–‰์œ„์— ๋Œ€ํ•œ ํŒ๋‹จ์— ์œ„๋ฒ•์ด์—ˆ๋‹ค ํ•  ์ง€๋ผ๋„ ์ด๋Š” ํŒ๊ฒฐ์— ์˜ํ–ฅ์ด ์—†๊ณ  ์›ํŒ๊ฒฐ์„ ํŒŒํ›ผํ•  ์ƒ๊ณ ์ด์œ ๋˜์ง€ ๋ชปํ•œ๋‹ค. ๋‚˜. (๊ฐ€) ๋ฏผ์ฃผ์• ๊ตญ์ฒญ๋…„๋™๋งน์€ ๋ถํ•œ๊ดด๋ขฐ์ง‘๋‹จ์˜ ๋‚จ๋กœ๋‹น์‚ฐํ•˜๋‹จ์ฒด์— ์†ํ•˜๊ณ  ๋™ ๋™๋งน๋น„์ง•์ˆ˜๊ฐ€ ๋™๋‹จ์ฒด์˜ ์œ ์ง€๋ฐœ์ „ ๋˜๋Š” ๊ทธ ๋ชฉ์ ์ˆ˜ํ–‰์— ๊ด€ํ•œ ๋Œ€๊ธˆ์ด ๋  ๊ฒƒ์ž„์€ ์ผ๋ฐ˜๊ณต์ง€์˜ ์‚ฌ์‹ค์ด๋ฏ€๋กœ ํŠนํžˆ ์ฆ๋ช…์„ ์š”์น˜ ์•Š๊ณ  ์ด๋ฅผ ์ธ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. (๋‚˜) ์ „์‹œ๋™๋งน๋‹จ์ฒด์— ์ง€์ •๊ฐ€์ž…ํ•œ ์ž๊ฐ€ ๋™๋งน๋น„์ง•์ˆ˜์— ๊ด€ํ•˜์—ฌ ํ•œ ํ˜‘์˜๋Š” ๊ตญ๊ฐ€๋ณด์•ˆ๋ฒ• ์ œ3์กฐ ๋ชฉ์ ์‚ฌํ•ญ์˜ ์‹คํ–‰ํ˜‘์˜์— ํก์ˆ˜ํฌํ•จํ•œ๋‹ค๊ณ  ํ•ด์„ํ•จ์ด ํƒ€๋‹นํ•˜๋‹ค ๋‹ค. ๋‹ค์ˆ˜์˜ ์ฆ๊ฑฐ๋ฅผ ์ข…ํ•ฉํ•˜์—ฌ ์‚ฌ์‹ค์„ ์ธ์ •ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์— ๊ทธ ์ฆ๊ฑฐ ...
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๋†์ง€์œ„์›ํšŒ๊ฒฐ์ •์—๋Œ€ํ•œ์ด์˜ ๊ฐ€. ์œ„ํ—Œ๊ฒฐ์ •์€ ํ—Œ๋ฒ•์œ„์›ํšŒ๋ฒ• ์ œ20์กฐ์— ์˜ํ•˜์—ฌ ๊ด€๋ณด์— ๊ณต๊ณ ํ•œ ๋‚ ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์žฅ๋ž˜์— ํ–ฅํ•˜์—ฌ (๋‹จํ˜•๋ฒŒ์กฐํ•ญ์€ ์ œ์™ธ) ํšจ๋ ฅ์„ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด์š” ๊ณต๊ณ  ์ „์— ์žˆ์–ด์„œ๋Š” ์œ„ํ—Œ์„ฑ์„ ๋Œ€์œ ํ•˜๋Š” ๋ฒ•๋ฅ ์ด๋ผ ํ•  ์ง€๋ผ๋„ ์˜์—ฐ ์œ ํšจํ•˜๋‹ค ํ•  ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‚˜. ์ œ1ํ—Œ ํŒ๊ฒฐ์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ์ง์ ‘ ๋Œ€๋ฒ•์›์— ์ƒ๊ณ ํ•จ์—๋Š” ๋‹น์‚ฌ์ž๊ฐ„์— ์ƒ๊ณ ํ•  ๊ถŒ๋ฆฌ๋ฅผ ์œ ๋ณดํ•˜๊ณ  ๋ถˆ๊ณต์†Œํ•  ๊ฒƒ์„ ํ•ฉ์˜ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์— ํ•œํ•  ๊ฒƒ์ด๋ฏ€๋กœ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒ๊ณ ํ—ˆ์šฉ์‚ฌ์œ ๋ฅผ ์ธ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ์ƒ๊ณ ๋Š” ๋ถ€์ ๋ฒ•ํ•œ ๊ฒƒ์ด๋‹ค.
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๋†์ง€์œ„์›ํšŒ๊ฒฐ์ •์—๋Œ€ํ•œ์ด์˜ ๊ฐ€. ์œ„ํ—Œ๊ฒฐ์ •์€ ํ—Œ๋ฒ•์œ„์›ํšŒ๋ฒ• ์ œ20์กฐ์— ์˜ํ•˜์—ฌ ๊ด€๋ณด์— ๊ณต๊ณ ํ•œ ๋‚ ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์žฅ๋ž˜์— ํ–ฅํ•˜์—ฌ (๋‹จํ˜•๋ฒŒ์กฐํ•ญ์€ ์ œ์™ธ) ํšจ๋ ฅ์„ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด์š” ๊ณต๊ณ  ์ „์— ์žˆ์–ด์„œ๋Š” ์œ„ํ—Œ์„ฑ์„ ๋Œ€์œ ํ•˜๋Š” ๋ฒ•๋ฅ ์ด๋ผ ํ•  ์ง€๋ผ๋„ ์˜์—ฐ ์œ ํšจํ•˜๋‹ค ํ•  ๊ฒƒ์ด๋‹ค. ๋‚˜. ์ œ1ํ—Œ ํŒ๊ฒฐ์— ๋Œ€ํ•˜์—ฌ ์ง์ ‘ ๋Œ€๋ฒ•์›์— ์ƒ๊ณ ํ•จ์—๋Š” ๋‹น์‚ฌ์ž๊ฐ„์— ์ƒ๊ณ ํ•  ๊ถŒ๋ฆฌ๋ฅผ ์œ ๋ณดํ•˜๊ณ  ๋ถˆ๊ณต์†Œํ•  ๊ฒƒ์„ ํ•ฉ์˜ํ•œ ๊ฒฝ์šฐ์— ํ•œํ•  ๊ฒƒ์ด๋ฏ€๋กœ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์ƒ๊ณ ํ—ˆ์šฉ์‚ฌ์œ ๋ฅผ ์ธ์ •ํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ์ƒ๊ณ ๋Š” ๋ถ€์ ๋ฒ•ํ•œ ๊ฒƒ์ด๋‹ค.
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End of preview.

EVE-Train-Legal-1.0

Superseded by EVE-Train-Legal-1.1, which keeps these 134,996 pairs byte-identical and adds LLM-verified hard negatives. This version is kept unchanged so the numbers below stay reproducible.

Training pairs for Korean legal precedent retrieval: 134,996 (query, precedent) pairs, used to train ysmeta/EVE-Embed-1.0-Legal (+11.7% nDCG@10 over its base model).

Queries are written the way a practitioner asks, not the way a court writes.

Contents

file rows description
train.jsonl 134,996 flat (query, positive) pairs, ready for contrastive training
train_synth_raw.jsonl 45,000 one row per precedent, all 3 queries grouped + original ํŒ์‹œ์‚ฌํ•ญ
{"query": "๊ณ„์•ฝ๊ธˆ์„ ์ด๋ฏธ ๋ฐ›์•˜๋Š”๋ฐ๋„ ์ƒ๋Œ€๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ ์ทจ์†Œํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜์š”?",
 "positive": "์†Œ์œ ๊ถŒ์ด์ „๋“ฑ๊ธฐ์ฒญ๊ตฌ์‚ฌ๊ฑด ๋‹น์‚ฌ์ž์˜ ์ผ๋ฐฉ์ด ๊ณ„์•ฝ์ดํ–‰์— ์ฐฉ์ˆ˜ํ•œ ํ›„์—๋Š” โ€ฆ",
 "negatives": []}

negatives is deliberately empty โ€” see below.

There are no hard negatives, on purpose

The obvious recipe is to mine hard negatives with a strong retriever. In this domain that actively hurts:

configuration nDCG@10 vs base
mined hard negatives, skip top-3, lr 2e-5 0.4434 โˆ’36.5%
mined hard negatives, skip top-10, lr 5e-6 0.6457 โˆ’7.5%
no mined negatives, in-batch only 0.7800 +11.7%

Legal precedents cluster tightly by issue, so the highest-ranked non-gold documents for a legal question are usually genuinely relevant cases with a different holding. Training the model to push them away corrupts its legal semantics. Skipping the top 10 hits was not enough; only dropping mined negatives entirely worked.

Later measurement put a number on it: 32.4% of mined candidates genuinely answer the query. Filtering them with an LLM judge makes hard negatives usable again โ€” that work is published as EVE-Train-Legal-1.1.

Use MultipleNegativesRankingLoss with the largest batch you can afford โ€” batch size is the negative count, and those negatives are safe. Going from batch 64 to 512 was worth +1.1 points on its own.

Construction

  1. 45,000 precedents from joonhok-exo-ai/korean_law_open_data_precedents (Korean government open data), restricted to cases carrying both ํŒ์‹œ์‚ฌํ•ญ and ํŒ๊ฒฐ์š”์ง€.
  2. Split by ์‚ฌ๊ฑด๋ฒˆํ˜ธ against EVE-Bench-Legal-1.0 so no case leaks between train and eval.
  3. 3 queries per precedent generated by Tencent Hy3 (Apache-2.0), prompted for plain practitioner phrasing from different angles.
  4. positive is ์‚ฌ๊ฑด๋ช… + ํŒ๊ฒฐ์š”์ง€.

Caveats

  • Queries are LLM-generated. They imitate practitioner phrasing; real query logs would differ in distribution and messiness.
  • Case types of the 45,000 source precedents: ๋ฏผ์‚ฌ 47.1% ยท ํ˜•์‚ฌ 21.1% ยท ์ผ๋ฐ˜ํ–‰์ • 13.1% ยท ์„ธ๋ฌด 12.8% ยท ํŠนํ—ˆ 4.3% ยท ๊ฐ€์‚ฌ 1.5%.
  • ํŒ๋ก€ only, no statute text (๋ฒ•๋ น ์กฐ๋ฌธ).

License

OpenRAIL, inherited from the source corpus.

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