voidful/barbet-sft

Barbet SFT 以臺灣繁體中文為中心的 1,000,000 筆結構化決策 SFT。 train 980,000、validation 10,000、test 10,000。 from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("voidful/barbet-sft", split="train", streaming=True) messages = next(iter(dataset))["messages"] messages 可直接用作 system / user / assistant 訓練資料。 預設只讀固定 schema Parquet；canonical 和品質 JSON 不參與資料欄位推斷。 每筆 request 明示輸出格式，JSON、FUNCTION_CALL、COMPACT_TAGS、KEY_VALUE 共用相同 canonical 目標，沒有額外自由形式思考過程。 品質與臺灣用語 全部 1,000,000… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/voidful/barbet-sft.

<iframe src="https://silytics.si/embed/item/6e702c58-ae09-421d-a717-4cdb3754ac33" width="420" height="190" style="border:0" loading="lazy" title="Silytics entry"></iframe>

Silytics shows public metadata from Hugging Face and links to the original. Information may be incomplete or out of date. Last refreshed 16 October 2026. Licenses and terms of the original apply to the work itself. Not financial, legal or professional advice.