中文简介
HuggingFaceTB/smoltalk2 是 HuggingFaceTB 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 fc6cc2103c06，同步到 402 个文件，文件元数据合计 81.72 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 HuggingFaceTB/smoltalk2 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
HuggingFaceTB/smoltalk2 是 HuggingFaceTB 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联上游卡片所列任务。本站固定记录上游版本 fc6cc2103c06，同步到 402 个文件，文件元数据合计 81.72 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“上游卡片未声明”。
【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。
【版本与规格】
固定版本：fc6cc2103c06。 任务标签：上游卡片所列任务。 上游页面记录的最近更新时间：2025-10-31。
【文件信息】
上游 API 返回 402 个文件，文件元数据合计 81.72 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 99 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00069-of-00124.parquet（210.76 MB）；Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00086-of-00124.parquet（210.75 MB）；Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00029-of-00124.parquet（210.67 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 81.72 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 98.07 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。
【使用边界】
上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
SmolTalk2 Dataset description This dataset contains three subsets (Mid, SFT, Preference) that correspond to the three phases of Post-Training for SmolLM3-3B. You can find more details in our blog post about how we used the data in each of the stages SmolLM3. The specific weight of each subset is available in the training recipe in SmolLM's repository. You can load a dataset using Dataset Composition Mid-Training (`Mid`) The mid-training dataset has a total of 4.8M rows and is composed of 2 datasets that we decontaminate to remove samples present in the benchmarks used for evaluation. The datasets are: Llama-Nemotron-Post-Training-Dataset: 3.64M rows OpenThoughts3-1.2M: 1.14M rows. SFT (`SFT`) The total mix consists of 25 datasets, which we decontaminated to remove samples present in the benchmarks used for evaluation and remove samples containing emojis. We also created the `chat_template_kwargs` column by extracting any system message or tool descriptions already present in the dataset. We make a distinction between datasets with and without reasoning traces, denoted by the suffixes `think` and `no_think`, respectively. The 10 `think` datasets have a total of 1.5M rows, and the 15 `no_think` datasets have a total of 1.9M rows. The `think` datasets are: SmolTalk (multilingual-8languages): 244736 rows generated with Qwen3-32B with the prompts in SmolTalk. SmolTalk (everyday-conversations): 244736 rows generated with Qwen3-32B with the prompts in SmolTalk. SmolTalk (systemchats-30k): 244736 rows generated with Qwen3-32B with the prompts in SmolTalk. LongAlign-64k-context-lang-annotated: 7526 rows generated with Qwen3-32B with the prompts in LongAlign-64k. [NEW] smolagents-toolcalling-traces: 9079 rows. We generate tool calling data with reasoning traces using `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324`. [NEW] Multi-Turn IF: 28217 rows. We follow Multi-IF's approach to generate multi turn data. We source prompts from Tulu 3 Personas IF, generate 2 verifiable turns using Qwen3-235B-
适用场景
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于上游卡片所列任务相关的训练、评测或研究。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。
规模与格式
固定版本：fc6cc2103c06。 任务标签：上游卡片所列任务。 上游页面记录的最近更新时间：2025-10-31。
文件说明
上游 API 返回 402 个文件，文件元数据合计 81.72 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 99 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00069-of-00124.parquet（210.76 MB）；Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00086-of-00124.parquet（210.75 MB）；Mid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00029-of-00124.parquet（210.67 MB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。
上游文件元数据
.gitattributes2.40 KBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00000-of-00124.parquet207.91 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00001-of-00124.parquet207.64 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00002-of-00124.parquet209.28 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00003-of-00124.parquet207.22 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00004-of-00124.parquet208.62 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00005-of-00124.parquet208.53 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00006-of-00124.parquet208.75 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00007-of-00124.parquet207.90 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00008-of-00124.parquet208.78 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00009-of-00124.parquet208.46 MBMid/Llama_Nemotron_Post_Training_Dataset_reasoning_r1-00010-of-00124.parquet207.71 MB
硬件建议
仓库文件元数据合计 81.72 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 98.07 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。
注意事项
上游卡片没有提供明确许可证字段，下载、训练、商用或再分发前必须打开原始仓库确认授权条件。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
获取、校验与交付
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