카탈로그 행 두 개를 나란히 보기

KMMLU의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크이고, KoBEST의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크입니다. 주제는 제목과 태그를 보고 고른 분류라서, 원본이 적은 공식 과제명과 다를 수 있습니다.

유형 표기는 둘 다 텍스트입니다.

라이선스 표기는 KMMLU가 CC BY-ND 4.0 (확인됨), KoBEST가 CC BY-SA 4.0 (확인됨)입니다.

상업 이용 표기는 KMMLU가 불가, KoBEST가 가능입니다. 카탈로그 표기이며 법률 판단이 아닙니다.

제공처 표기는 KMMLU가 Hugging Face (원본 주소 확인됨), KoBEST가 Hugging Face (원본 주소 확인됨)입니다.

규모 문자열은 KMMLU가 35,030 테스트 문항, 70.7 MB, KoBEST가 4.8K 문항, 5.1MB입니다. 기어델이 파일을 받아 다시 센 값이 아닙니다.

연도 표기는 KMMLU가 2024, KoBEST가 2022입니다.

KMMLU의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크이고, KMMLU-Pro의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크입니다. 주제는 제목과 태그를 보고 고른 분류라서, 원본이 적은 공식 과제명과 다를 수 있습니다.

유형 표기는 둘 다 텍스트입니다.

라이선스 표기는 KMMLU가 CC BY-ND 4.0 (확인됨), KMMLU-Pro가 CC BY-NC 4.0 (확인됨)입니다.

상업 이용 표기는 KMMLU가 불가, KMMLU-Pro가 가능입니다. 카탈로그 표기이며 법률 판단이 아닙니다.

제공처 표기는 KMMLU가 Hugging Face (원본 주소 확인됨), KMMLU-Pro가 Hugging Face (LGAI-EXAONE) (원본 주소 확인됨)입니다.

규모 문자열은 KMMLU가 35,030 테스트 문항, 70.7 MB, KMMLU-Pro가 2,822개 고난도 전문 문항, 12MB입니다. 기어델이 파일을 받아 다시 센 값이 아닙니다.

연도 표기는 KMMLU가 2024, KMMLU-Pro가 2025입니다.

KsponSpeech의 카탈로그 주제는 한국어 자유발화 음성인식이고, KSS Dataset의 카탈로그 주제는 한국어 TTS 데이터셋입니다. 주제는 제목과 태그를 보고 고른 분류라서, 원본이 적은 공식 과제명과 다를 수 있습니다.

유형 표기는 둘 다 음성입니다.

라이선스 표기는 KsponSpeech가 AI Hub 이용안내 (확인됨), KSS Dataset가 CC BY-NC-SA 4.0 (확인됨)입니다.

상업 이용 표기는 KsponSpeech가 조건부 가능, KSS Dataset가 불가입니다. 카탈로그 표기이며 법률 판단이 아닙니다.

제공처 표기는 KsponSpeech가 AI Hub (원본 주소 확인됨), KSS Dataset가 Hugging Face (원본 주소 확인됨)입니다.

규모 문자열은 KsponSpeech가 2,000명 발성 · WAV/전사, 1000시간, KSS Dataset가 WAV 음성 12,853개, 12시간+입니다. 기어델이 파일을 받아 다시 센 값이 아닙니다.

연도 표기는 KsponSpeech가 2018, KSS Dataset가 2018입니다.

KLUE Benchmark의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크이고, KoBEST의 카탈로그 주제는 한국어 LLM 벤치마크입니다. 주제는 제목과 태그를 보고 고른 분류라서, 원본이 적은 공식 과제명과 다를 수 있습니다.

유형 표기는 둘 다 텍스트입니다.

라이선스 표기는 KLUE Benchmark가 CC BY-SA 4.0 (확인됨), KoBEST가 CC BY-SA 4.0 (확인됨)입니다.

상업 이용 표기는 KLUE Benchmark가 조건부 가능, KoBEST가 가능입니다. 카탈로그 표기이며 법률 판단이 아닙니다.

제공처 표기는 KLUE Benchmark가 Hugging Face (원본 주소 확인됨), KoBEST가 Hugging Face (원본 주소 확인됨)입니다.

규모 문자열은 KLUE Benchmark가 8개 과제, 62.3 MB, KoBEST가 4.8K 문항, 5.1MB입니다. 기어델이 파일을 받아 다시 센 값이 아닙니다.

연도 표기는 KLUE Benchmark가 2021, KoBEST가 2022입니다.

KoAlpaca-v1.1a의 카탈로그 주제는 한국어 지시문 학습 데이터셋이고, KULLM-v2 (한국어 지시문)의 카탈로그 주제는 한국어 지시문 학습 데이터셋입니다. 주제는 제목과 태그를 보고 고른 분류라서, 원본이 적은 공식 과제명과 다를 수 있습니다.

유형 표기는 둘 다 텍스트입니다.

라이선스 표기는 KoAlpaca-v1.1a가 없음 (미확인), KULLM-v2 (한국어 지시문)가 Apache 2.0 (확인됨)입니다.

상업 이용 표기는 KoAlpaca-v1.1a가 가능, KULLM-v2 (한국어 지시문)가 가능입니다. 카탈로그 표기이며 법률 판단이 아닙니다.

제공처 표기는 KoAlpaca-v1.1a가 Hugging Face (원본 주소 확인됨), KULLM-v2 (한국어 지시문)가 Hugging Face (원본 주소 확인됨)입니다.

규모 문자열은 KoAlpaca-v1.1a가 21,155개 지시어, 대용량, KULLM-v2 (한국어 지시문)가 152,630 샘플, 180MB입니다. 기어델이 파일을 받아 다시 센 값이 아닙니다.

연도 표기는 KoAlpaca-v1.1a가 2023, KULLM-v2 (한국어 지시문)가 2023입니다.