WinoGrande Raw Dataset
Le dataset WinoGrande Raw propose une large collection de phrases à trous avec deux options, destinées à évaluer la capacité des modèles à effectuer un raisonnement basé sur le sens commun. Inspiré du Winograd Schema Challenge, il offre une robustesse accrue contre les biais spécifiques au dataset initial.
Environ 44 000 exemples en JSON/Parquet avec champs texte structurés
CC-BY 4.0
Description
WinoGrande Raw contient environ 44 000 problèmes formulés en tâches à choix binaire où il faut sélectionner la bonne option pour compléter une phrase. Chaque exemple inclut une phrase, deux options de complétion, et la bonne réponse.
À quoi sert ce dataset ?
- Évaluer et entraîner les modèles sur le raisonnement de sens commun
- Tester la robustesse des modèles face aux biais classiques des datasets Winograd
- Développer des systèmes NLP performants pour la compréhension contextuelle
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, il est possible d’enrichir ce dataset par des annotations supplémentaires, des exemples en langues différentes, ou des reformulations pour diversifier les cas d’usage.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs NLP
- Développeurs de modèles de raisonnement
- Équipes R&D IA
🔧 Outils compatibles
- Hugging Face Datasets
- PyTorch
- TensorFlow
- Scikit-learn
💡 Astuce
Combiner avec d’autres datasets de compréhension contextuelle pour un entraînement multi-tâches performant.
Questions fréquemment posées
Quelle est la principale langue du dataset ?
Le dataset est principalement en anglais, avec des phrases conçues pour évaluer le raisonnement en anglais.
Ce dataset peut-il être utilisé pour le fine-tuning ?
Oui, il est parfaitement adapté pour le fine-tuning de modèles sur des tâches de raisonnement à choix binaire.
Le dataset est-il sujet à des biais ?
WinoGrande a été conçu pour réduire les biais typiques du Winograd Schema Challenge, mais la vigilance reste de mise.
