The dataset viewer is not available for this dataset.
Error code:   ConfigNamesError
Exception:    KeyError
Message:      'name'
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/dataset/config_names.py", line 66, in compute_config_names_response
                  config_names = get_dataset_config_names(
                                 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/inspect.py", line 161, in get_dataset_config_names
                  dataset_module = dataset_module_factory(
                                   ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/load.py", line 1031, in dataset_module_factory
                  raise e1 from None
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/load.py", line 1004, in dataset_module_factory
                  ).get_module()
                    ^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/load.py", line 605, in get_module
                  dataset_infos = DatasetInfosDict.from_dataset_card_data(dataset_card_data)
                                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/info.py", line 386, in from_dataset_card_data
                  dataset_info = DatasetInfo._from_yaml_dict(dataset_card_data["dataset_info"])
                                 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/info.py", line 317, in _from_yaml_dict
                  yaml_data["features"] = Features._from_yaml_list(yaml_data["features"])
                                          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/features/features.py", line 2031, in _from_yaml_list
                  return cls.from_dict(from_yaml_inner(yaml_data))
                                       ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/features/features.py", line 2027, in from_yaml_inner
                  return {name: from_yaml_inner(_feature) for name, _feature in zip(names, obj)}
                                ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/features/features.py", line 2022, in from_yaml_inner
                  return from_yaml_inner(obj["dtype"])
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.12/site-packages/datasets/features/features.py", line 2026, in from_yaml_inner
                  names = [_feature.pop("name") for _feature in obj]
                           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
              KeyError: 'name'Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
🎓 Mozgach Trener Micro Dataset
Микро-датасет для обучения образовательных LLM моделей
Датасет создан на основе проекта Mozgach Trener - образовательного приложения для изучения русского языка, цифр, цветов и форм.
📊 Статистика
Всего примеров: 97
Формат: JSONL (messages format)
Размер: ~80 KB
Кодировка: UTF-8
📚 Категории
| Категория | Примеров | Описание | 
|---|---|---|
| Алфавит | 66 | Произношение букв, примеры слов | 
| Цифры | 11 | Числа от 0 до 10, написание | 
| Цвета | 10 | Основные цвета и их описание | 
| Фигуры | 5 | Геометрические фигуры | 
| Голосовые команды | 5 | Интерактивные команды | 
🎯 Назначение
Датасет предназначен для обучения LLM моделей, которые помогают:
- Детям изучать русский алфавит, цифры и цвета
- Взрослым учить русский язык как иностранный
- Педагогам создавать интерактивные образовательные материалы
📋 Формат данных
Каждый пример содержит:
{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Системный промпт с описанием роли ассистента"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Вопрос пользователя"
    },
    {
      "role": "assistant",
      "content": "Ответ ассистента"
    }
  ],
  "metadata": {
    "category": "alphabet|numbers|colors|shapes|voice_commands",
    "type": "pronunciation|word_examples|recognition|description|...",
    "source": "mozgach_trener"
  }
}
🔤 Примеры использования
Изучение алфавита
Пользователь: Как правильно произнести букву 'А'?
Ассистент: Буква 'А' произносится как 'а'. Попробуй произнести её вслух: а.
Пользователь: Назови слова, которые начинаются на букву 'б'
Ассистент: Слова на букву 'б': банан, бабочка, барабан, белка
Изучение цифр
Пользователь: Как пишется цифра 5?
Ассистент: Цифра 5 пишется так: 5. Произносится: 'пять'. Попробуй написать её сам!
Изучение цветов
Пользователь: Расскажи о цвете 'красный'
Ассистент: Цвет 'красный' - это один из основных цветов. Это цвет яблока, помидора и клубники. Яркий и теплый цвет.
Геометрические фигуры
Пользователь: Что такое треугольник?
Ассистент: Треугольник - это фигура с 3 сторонами и 3 углами. Похож на крышу дома или пирамиду.
🚀 Использование
1. Загрузка датасета
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("nativemind/mozgach_trener")
print(f"Загружено примеров: {len(dataset['train'])}")
2. Файнтюнинг модели
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer
# Загрузка базовой модели
model_name = "ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Подготовка данных и обучение
# (см. примеры в prepare_dataset.py)
3. Интеграция с Continue.ai / Cursor.ai
Добавьте в config.json:
{
  "models": [
    {
      "title": "Мозгач Тренер",
      "provider": "ollama",
      "model": "mozgach-trener",
      "systemMessage": "Ты - Мозгач Тренер, образовательный ассистент для детей и взрослых."
    }
  ]
}
📦 Содержимое
nativemind/mozgach_trener/
├── README.md                              # Этот файл
├── LICENSE                                # NativeMindNONC лицензия
├── prepare_dataset.py                     # Скрипт создания датасета
├── mozgach_trener_micro_dataset.jsonl     # Основной датасет (97 примеров)
└── mozgach_trener_micro_dataset_stats.json # Статистика
🎨 Особенности
✅ Русский язык - полностью на русском языке
✅ Образовательный контент - адаптирован для детей и начинающих
✅ Интерактивность - поддержка голосовых команд
✅ Структурированность - четкие категории и метаданные
✅ Микро-размер - идеален для быстрого прототипирования
📚 Словарный состав
Алфавит
33 буквы русского алфавита: А-Я
Цифры
Числа от 0 до 10: ноль, один, два, три, четыре, пять, шесть, семь, восемь, девять, десять
Цвета
10 основных цветов: черный, белый, серый, красный, синий, зеленый, желтый, оранжевый, фиолетовый, розовый
Геометрические фигуры
5 базовых фигур: круг, квадрат, треугольник, прямоугольник, овал
🎯 Применение
- Образовательные приложения - создание AI-тьюторов
- Голосовые ассистенты - обучение распознаванию русской речи
- Чат-боты - образовательные боты для детей
- LLM fine-tuning - специализация моделей на образовательные задачи
📖 Citation
@dataset{mozgach_trener_2025,
  title={Mozgach Trener Micro Dataset},
  author={NativeMind},
  year={2025},
  publisher={Hugging Face},
  url={https://huggingface.co/datasets/nativemind/mozgach_trener}
}
🔐 Лицензия
NativeMindNONC (Non-Commercial)
Датасет бесплатен для некоммерческого использования:
- Образовательные учреждения
- Исследовательские проекты
- Личное обучение
Коммерческое использование требует письменного разрешения.
💬 Контакты
Проект: Mozgach Trener Micro Dataset
Основано на: Mozgach Trener educational app
Email: [email protected]
HuggingFace: nativemind
Создано: 20 октября 2025
Версия: 1.0
Формат: JSONL (messages)
🎓 Образование должно быть доступным и интерактивным!
- Downloads last month
- 24
