No Robots — LLM Instrukcje / SFT Dataset

10,000 instructions and demonstrations written entirely by skilled human annotators — zero synthetic data. Modeled after the SFT data described in OpenAI's InstructGPT paper, split into 9.5k train / 500 test examples across categories like generation, open QA, brainstorming, and coding. Small, clean, and diverse: widely considered the best first dataset for learning to fine-tune.

Dataset Details

ProviderHuggingFace H4
CategoryInstrukcje / SFT
Size10k Rows
LicenseCC BY-NC 4.0
Downloadsn/a
TagsHuman-Written, No-Synthetic, SFT, Beginner-Friendly
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("HuggingFaceH4/no_robots")

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 No Robots komercyjnie?
Nie w produkcie — No Robots jest udostępniony na licencji CC BY-NC 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 No Robots i czy potrzebuję wszystkich?
No Robots zawiera 10k 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 No Robots nadaje się najlepiej?
Your first fine-tune — small, clean, 100% human-written SFT data (non-commercial license). Należy do sekcji „Instrukcje / SFT" naszego centrum zbiorów danych, gdzie znajdziesz alternatywy i zbiory komplementarne.

← Wszystkie zbiory danych | Fine-Tuning Guide