डेटासेट पद्धति
प्रॉम्प्ट डेटासेट पद्धति
GPT Image Hub के सार्वजनिक प्रॉम्प्ट डेटासेट की पद्धति, जिसमें फ़ील्ड, उद्गम, अपडेट की आवृत्ति और मशीन-पठनीय वितरण शामिल हैं।
डेटासेट का दायरा
सार्वजनिक डेटासेट में वे प्रॉम्प्ट टेम्पलेट होते हैं जो GPT Image Hub लाइब्रेरी में दिखाई देते हैं और खोज, पुनर्प्राप्ति और पुन: उपयोग के लिए हैं।
- प्रत्येक रिकॉर्ड में पूरा प्रॉम्प्ट टेक्स्ट और कैनोनिकल URL शामिल है।
- प्रत्येक रिकॉर्ड में श्रेणी, टैग, मॉडल डिफ़ॉल्ट, पहलू अनुपात और एट्रिब्यूशन फ़ील्ड शामिल हैं।
- उपलब्ध होने पर अनुवाद शामिल किए जाते हैं ताकि एजेंट स्थानीयकृत प्रॉम्प्ट के आशय को मैप कर सकें।
प्रारूप और खोज
डेटासेट खोज इंजन, एआई एजेंटों और डेटा पाइपलाइनों के लिए कई मशीन-पठनीय प्रारूपों में उपलब्ध है।
- बड़ी मात्रा में डेटा इम्पोर्ट करने के लिए JSONL अनुशंसित प्रारूप है।
- CSV स्प्रेडशीट और बीआई टूल के लिए उपलब्ध है।
- एक JSON Schema और मेनिफ़ेस्ट फ़ील्ड शब्दार्थ और वितरण का वर्णन करता है।
उद्गम और ताजगी
रिकॉर्ड ज्ञात होने पर स्रोत फ़ील्ड को उजागर करते हैं और टाइमस्टैम्प शामिल करते हैं ताकि एजेंट ताजगी और उत्पत्ति का मूल्यांकन कर सकें।
- मैनिफ़ेस्ट में version, updated_at, provenance और same_as फ़ील्ड शामिल हैं।
- मैनिफ़ेस्ट, स्कीमा और डेटासेट पेज की प्रतिक्रियाओं में सामग्री से बने ETag शामिल होते हैं; हर रिकॉर्ड का अपना updated_at टाइमस्टैम्प होता है।
- श्रेणी-स्तरीय वितरण छोटे लक्षित क्रॉल की अनुमति देते हैं।
सार्वजनिक संसाधन
GitHub और Hugging Face पर लाइब्रेरी का केवल लाइसेंस प्राप्त हिस्सा उपलब्ध है। हर रिकॉर्ड के श्रेय और लाइसेंस का पालन करें; छवियों के अधिकार अलग हैं।
- GitHub डेटासेट
स्रोत सहित प्रॉम्प्ट, गैलरी और जनरेट किए गए उदाहरण देखें।
- Hugging Face डेटासेट
उसी लाइसेंस प्राप्त प्रॉम्प्ट संग्रह को देखें और डाउनलोड करें।
- MCP रजिस्ट्री
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