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kasumi-nakano/alfworld_cosmetics_sft_v1_ja

ALFWorld Cosmetics SFT Dataset v1（日本語版） Disclaimer / 免責事項 日本語: 本データセットは研究・市場分析目的でブランド名を言及していますが、 各商標は各権利者に帰属し、本データセットはいかなるブランドとも提携・推奨関係にありません。 English: This dataset references brand names for research and market analysis purposes only. All trademarks belong to their respective owners. This dataset is not affiliated with or endorsed by any brand mentioned. 概要 ALFWorld trajectory dataset v4 を基に、化粧品市場監視AI向けに日本語化したSFTデータセットです。 特徴 言語:… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/kasumi-nakano/alfworld_cosmetics_sft_v1_ja.

sourceHugging Faceapache-2.0updated 7mo agoView on Hugging Face
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ALFWorld Cosmetics SFT Dataset v1（日本語版）

Disclaimer / 免責事項

日本語: 本データセットは研究・市場分析目的でブランド名を言及していますが、 各商標は各権利者に帰属し、本データセットはいかなるブランドとも提携・推奨関係にありません。

English: This dataset references brand names for research and market analysis purposes only. All trademarks belong to their respective owners. This dataset is not affiliated with or endorsed by any brand mentioned.

概要

ALFWorld trajectory dataset v4 を基に、化粧品市場監視AI向けに日本語化したSFTデータセットです。

特徴

  • —言語: 日本語
  • —ブランド: 21の日本・海外化粧品ブランド
  • —タスク: 2502種類の多様な市場監視タスク
  • —構造: Thought/Action/Observation形式を保持

目的

LLMエージェントに以下の能力を学習させる：

  • —化粧品市場監視・競合分析
  • —製品検索・情報取得
  • —ツール使用（Function Calling）
  • —Agent推論パターン

元データ

u-10bei/sft_alfworld_trajectory_dataset_v4

改造内容

家庭内タスク（ALFWorld）→ 化粧品市場監視タスクへ変換

変換例:

元：

put the apple in the cabinet 1

変換後：

POLAについて: 配置する 化粧水 に 保管 1

データ形式

json
{
  "instruction": "POLAについて: 配置する 化粧水 に 保管 1",
  "input": "化粧品市場監視AIです。対象ブランド: POLA",
  "output": "...",
  "messages": [...]
}

ブランド一覧（21種）

POLA、資生堂、コーセー、カネボウ、SK-II、花王、コスメデコルテ、 ロート製薬、FUJIFILM、CHANEL、FANCL、イプサ、タカミ、 エリクシール、良品計画、d'Alba、オバジ、KANEBO、SOFINA、KOSE、MUJI

データ数

2502件

使用例

python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("kasumi-nakano/alfworld_cosmetics_sft_v1_ja")

# 学習用
for example in dataset["train"]:
    print(example["instruction"])
    print(example["output"])

想定用途

  • —日本語エージェント型LLMの基礎学習
  • —化粧品市場監視AI開発
  • —日本市場特化型Agent学習

License

Apache 2.0

作成者

kasumi-nakano

Citation

元データ:

@misc{alfworld_sft_v4,
  author = {u-10bei},
  title = {SFT ALFWorld Trajectory Dataset v4},
  year = {2024},
  url = {https://huggingface.co/datasets/u-10bei/sft_alfworld_trajectory_dataset_v4}
}

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