LIMA: Less Is More for Alignment — LLM Instrukcje / SFT Dataset

Landmark alignment research showing that just 1,000 carefully curated examples rival GPT-4 in instruction-following quality. Challenges the 'more data is always better' assumption. LIMA 65B was competitive with GPT-4 on human preference tests despite only 1k training examples.

Dataset Details

ProviderMeta / GAIR
CategoryInstrukcje / SFT
Size1k Rows
LicenseCC-BY-NC-SA 4.0
Downloads300k
TagsCurated, Quality-over-Quantity, Research, Alignment
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("GAIR/lima")

Fine-tuning z tym zbiorem danych

Szacowany VRAM do fine-tuningu z QLoRA (model bazowy 4-bit + adaptery LoRA), przy zachowawczych ustawieniach:

7B QLoRA~6GB VRAM
13B QLoRA~10GB VRAM

Sprawdź, czy Twoje GPU to udźwignie →

Pierwszy fine-tuning? Przejdź przewodnik krok po kroku: Zrób fine-tuning pierwszego LLM w godzinę

Powiązane zbiory danych

Najczęstsze pytania

Czy mogę użyć LIMA: Less Is More for Alignment komercyjnie?
Nie w produkcie — LIMA: Less Is More for Alignment jest udostępniony na licencji CC-BY-NC-SA 4.0, która ogranicza użycie do badań i innych celów niekomercyjnych. Do komercyjnego fine-tuningu wybierz zbiór na liberalnej licencji z tej samej kategorii.
Ile danych zawiera LIMA: Less Is More for Alignment i czy potrzebuję wszystkich?
LIMA: Less Is More for Alignment zawiera 1k Rows. Rzadko potrzebujesz całości: do fine-tuningu stylu i formatu wystarcza kilkaset–kilka tysięcy przykładów — załaduj wycinek (np. split="train[:1000]") i zwiększaj skalę tylko, gdy jakość przestaje rosnąć.
Do czego LIMA: Less Is More for Alignment nadaje się najlepiej?
Style and format alignment with a tiny curated set - quality over quantity. Należy do sekcji „Instrukcje / SFT" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.

← Wszystkie zbiory danych | Fine-Tuning Guide