中文简介
nvidia/Nemotron-RL-Instruction-Following-Structured-Outputs-v2 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 bbf79030fcff，同步到 5 个文件，文件元数据合计 727.60 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-4.0”。
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 nvidia/Nemotron-RL-Instruction-Following-Structured-Outputs-v2 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】
nvidia/Nemotron-RL-Instruction-Following-Structured-Outputs-v2 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 bbf79030fcff，同步到 5 个文件，文件元数据合计 727.60 MB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-4.0”。
【适用方向】
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于文本生成与推理相关的训练、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：bbf79030fcff。 任务标签：文本生成与推理。 语言字段：en。 规模分类：10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间：2026-06-04。
【文件信息】
上游 API 返回 5 个文件，文件元数据合计 727.60 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 3 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：diversified_tasks/train-00000-of-00001.parquet（323.23 MB）；tool_calling_extraction/train-00000-of-00001.parquet（215.66 MB）；direct_generation/train-00000-of-00001.parquet（188.72 MB）。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 727.60 MB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 873.12 MB 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】
许可证显示为“cc-by-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 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。
Dataset Description: Split 1: Direct Generation tests the model’s ability to perform freeform text structured outputs on JSON, YAML, and XML data, varying the complexity and presentation of the schema. Split 2: Diversified Tasks adds 2 additional output formats: TOML and CSV, while increasing problem types to Direct Extraction from document, Translation between formats, Multistep Translation from known data, Multistep Extraction from unrelated context, Schema-Only Generation for realistic-looking data generation, and Error Correction from corrupted output to match a given schema. Split 3: Tool-Calling Extraction tasks the model with document summary and extraction using a dedicated extraction tool, testing the model's ability to correctly match complex and deep schemas for tool calling, with and without distractors. This dataset is ready for commercial or non-commercial uses. Dataset Owner(s): NVIDIA Corporation Dataset Creation Date: Created on: April 15, 2026 Last Modified on: April 27, 2026 Version: Nemotron-RL-Instruction-Following-Structured-Outputs-v2 Previous Version(s): nvidia/Nemotron-RL-instruction_following-structured_outputs This dataset is a direct successor to nvidia/Nemotron-RL-instruction_following-structured_outputs and may be used as a replacement or supplement to it. License/Terms of Use: Governing terms: this dataset is licensed under CC BY 4.0. Intended Usage: Reinforcement learning training for instruction following capabilities, especially in structured outputs with diverse output types, and structured outputs with tool-use extraction tasks. Dataset Characterization Data Collection Method** Synthetic Labeling Method** Hybrid: Synthetic, Automatic Dataset Format Modality: Text Format: JSONL Structure: Text + Metadata Dataset Quantification 1. Split 1: Direct Generation | Subset | Samples | Size | |-------------|---------------|------| | JSON output | 9,382 (33.3%) | 91.53 MB (0.092 GB) | | XML output | 9,382 (33.3%) | 94.10 MB (0.094 GB) | | YA
适用场景
适合在明确数据字段、拆分和许可证后，用于文本生成与推理相关的训练、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：bbf79030fcff。 任务标签：文本生成与推理。 语言字段：en。 规模分类：10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间：2026-06-04。
文件说明
上游 API 返回 5 个文件，文件元数据合计 727.60 MB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.parquet 3 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：diversified_tasks/train-00000-of-00001.parquet（323.23 MB）；tool_calling_extraction/train-00000-of-00001.parquet（215.66 MB）；direct_generation/train-00000-of-00001.parquet（188.72 MB）。
上游文件元数据
.gitattributes2.45 KBdirect_generation/train-00000-of-00001.parquet188.72 MBdiversified_tasks/train-00000-of-00001.parquet323.23 MBREADME.md4.53 KBtool_calling_extraction/train-00000-of-00001.parquet215.66 MB
硬件建议
仓库文件元数据合计 727.60 MB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 873.12 MB 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
许可证显示为“cc-by-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 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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