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Nemotron-RL-Ultra-Training-Blends

nvidia/Nemotron-RL-Ultra-Training-Blends

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:cc-by-4.0 上游版本:79f8eda15ea1

中文简介

nvidia/Nemotron-RL-Ultra-Training-Blends 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、强化学习。本站固定记录上游版本 79f8eda15ea1,同步到 10 个文件,文件元数据合计 49.01 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“cc-by-4.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 nvidia/Nemotron-RL-Ultra-Training-Blends 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-Ultra-Training-Blends 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、强化学习。本站固定记录上游版本 79f8eda15ea1,同步到 10 个文件,文件元数据合计 49.01 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“cc-by-4.0”。

【适用方向】
适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 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:79f8eda15ea1。 任务标签:文本生成与推理、强化学习。 语言字段:en。 规模分类:100K<n<1M。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-17。

【文件信息】
上游 API 返回 10 个文件,文件元数据合计 49.01 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jsonl 7 个、.md 1 个、.py 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:mopd.jsonl(5.12 GB);rlvr1.jsonl(4.69 GB);rlvr2.jsonl(4.69 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 49.01 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 58.82 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】
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。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-24 01:09

Dataset Description: This dataset provides Reinforcement Learning (RL) and Multi-teacher On-Policy Distillation (MOPD) training-data blends used by the public **Nemotron-3-Ultra** post-training recipe. The blends are consumed by the NeMo RL training recipes through the NeMo Gym agent framework, in which each prompt is paired with an agent/environment that returns a verifiable or judge-based reward. Each subset is a separate blend; see the recipe for how the blends are used. The blends mix NVIDIA-released datasets with several external datasets (see **Data Preparation** below). This dataset is ready for commercial or non-commercial uses. Dataset Owner(s): NVIDIA Corporation Dataset Creation Date: Created on: 2026-05-29 Last Modified on: 2026-06-03 License/Terms of Use: This dataset is licensed under CC BY-SA 4.0, CC BY 4.0, ODC-BY 1.0, MIT, and Apache 2.0. Intended Usage: This dataset is intended for researchers and developers post-training large language models with reinforcement learning using the NeMo RL recipes and the NeMo Gym agent framework. See the Nemotron-3-Ultra training guide for end-to-end instructions. Dataset Composition Each subset is a separate blend, composed of the following datasets (percentage of the blend). rlvr1 | Component (HF dataset) | Ratio | |---|--:| | nvidia/Nemotron-RL-Agentic-Conversational-Tool-Use-v1 | 20.36% | | nebius/SWE-rebench-V2 + SWE-Gym/SWE-Gym | 14.12% | | nvidia/Nemotron-RL-instruction_following | 12.02% | | nvidia/Nemotron-RL-Math-v2 | 10.86% | | nvidia/Nemotron-RL-coding-competitive_coding | 8.06% | | nvidia/Nemotron-RLHF-GenRM-v1 | 4.87% | | nvidia/Nemotron-RL-ARC-AGI-v1 | 4.23% | | nvidia/Nemotron-RL-Instruction-Following-MultiTurnChat-v1 | 4.09% | | nvidia/Nemotron-RL-QA-Abstention-v1 | 4.09% | | nvidia/Nemotron-RL-Agentic-Function-Calling-Pivot-v1 | 4.08% | | nvidia/Nemotron-RL-Safety-v1 | 2.91% | | nvidia/Nemotron-RL-knowledge-mcqa | 2.13% | | nvidia/Nemotron-RL-ReasoningGym-v1 | 2.12% | | nvidia/Nemotron-RL-Instruct

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 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:79f8eda15ea1。 任务标签:文本生成与推理、强化学习。 语言字段:en。 规模分类:100K<n<1M。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-17。

文件说明

上游 API 返回 10 个文件,文件元数据合计 49.01 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.jsonl 7 个、.md 1 个、.py 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:mopd.jsonl(5.12 GB);rlvr1.jsonl(4.69 GB);rlvr2.jsonl(4.69 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes2.72 KB
  • fill_placeholders.py5.17 KB
  • ifbench.jsonl848.39 MB
  • mopd.jsonl5.12 GB
  • README.md13.92 KB
  • reasoning.jsonl4.27 MB
  • rlhf.jsonl34.24 MB
  • rlvr1.jsonl4.69 GB
  • rlvr2.jsonl4.69 GB
  • swe.jsonl537.08 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 49.01 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 58.82 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

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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