datasets
Training and evaluation data, with the modality, task and licence stated up front. Listed live from the Hugging Face Hub.
Mining-Engineering-SFT
矿建工程领域中文指令与评估数据集
数据集概述
**注: 本数据集为不带CoT标注的数据集，如果您要对DeekSeek R1、Qwen3系列等具有内嵌的CoT输出的模型进行微调，为了避免模型发生灾难性遗忘，请移步至本项目的思维链增强训练集 (CoT-Enhanced SFT Dataset) **
本项目是合肥工业大学大一学生的大学生创新创业训练计划（大创）项目成果。我们构建了一套专为提升大型语言模型在中国矿建工程领域专业知识与实践能力而设计的中文数据集。
这套数据集旨在让模型掌握矿建工程的核心知识，内容覆盖了六大模块：
法律法规 (law)
工程规范 (specifications)
专业术语 (concept)
安全事故案例 (safety)
行业实践经验 (forum)
领域综合知识 (synthesis)
为了支持完整的模型开发、评估和验证周期，我们将数据组织为多个独立的Hugging Face仓库：
本数据集 (原始训练集): acnul/Mining-Engineering-SFT 包含 5,287… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/acnul/Mining-Engineering-SFT.Mining-Engineering-Eval
矿建工程领域中文指令与评估数据集
数据集概述
本项目是合肥工业大学大一学生的大学生创新创业训练计划（大创）项目成果。我们构建了一套专为提升大型语言模型在中国矿建工程领域专业知识与实践能力而设计的中文数据集。
这套数据集旨在让模型掌握矿建工程的核心知识，内容覆盖了六大模块：
法律法规 (law)
工程规范 (specifications)
专业术语 (concept)
安全事故案例 (safety)
行业实践经验 (forum)
领域综合知识 (synthesis)
为了支持完整的模型开发、评估和验证周期，我们将数据组织为多个独立的Hugging Face仓库：
训练集 (SFT Dataset)：包含 5,287 条高质量问答对，用于模型微调。
思维链增强训练集 (CoT-Enhanced SFT Dataset)：（推荐） 这是本数据集的升级版。我们设计并应用了两阶段知识蒸馏策略，为每一条数据都注入了高质量的思维链（Chain-of-Thought），旨在显著提升模型的逻辑推理与深度分析能力。
评估集 (Evaluation… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/acnul/Mining-Engineering-Eval.Mining-Engineering-Probe
矿建工程领域中文指令与评估数据集
数据集概述
本项目是合肥工业大学大一学生的大学生创新创业训练计划（大创）项目成果。我们构建了一套专为提升大型语言模型在中国矿建工程领域专业知识与实践能力而设计的中文数据集。
这套数据集旨在让模型掌握矿建工程的核心知识，内容覆盖了六大模块：
法律法规 (law)
工程规范 (specifications)
专业术语 (concept)
安全事故案例 (safety)
行业实践经验 (forum)
领域综合知识 (synthesis)
为了支持完整的模型开发、评估和验证周期，我们将数据组织为多个独立的Hugging Face仓库：
训练集 (SFT Dataset)：包含 5,287 条高质量问答对，用于模型微调。
思维链增强训练集 (CoT-Enhanced SFT Dataset)：（推荐） 这是本数据集的升级版。我们设计并应用了两阶段知识蒸馏策略，为每一条数据都注入了高质量的思维链（Chain-of-Thought），旨在显著提升模型的逻辑推理与深度分析能力。
评估集 (Evaluation… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/acnul/Mining-Engineering-Probe.Mining-Engineering-SFT-CoT
矿建工程领域中文指令与评估数据集（带CoT标注）
数据集概述
本项目是合肥工业大学大一学生的大学生创新创业训练计划（大创）项目成果。我们构建了一套专为提升大型语言模型在中国矿建工程领域专业知识与实践能力而设计的中文数据集。
这套数据集旨在让模型掌握矿建工程的核心知识，内容覆盖了六大模块：
法律法规 (law)
工程规范 (specifications)
专业术语 (concept)
安全事故案例 (safety)
行业实践经验 (forum)
领域综合知识 (synthesis)
为了支持完整的模型开发、评估和验证周期，我们将数据组织为多个独立的Hugging Face仓库：
原始训练集 (Original SFT Dataset)：包含 5,287 条高质量的“指令-回答”对，用于基础的模型微调。
思维链增强训练集 (CoT-Enhanced SFT… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/acnul/Mining-Engineering-SFT-CoT.mining-engineering-alpaca-id