walledai/XSTest

XSTest是一个用于识别大型语言模型中过度安全行为的测试套件。该数据集包含250个安全提示和200个不安全提示，旨在测试模型在安全提示下的反应。安全提示是模型不应拒绝的，而不安全提示则是模型应拒绝的。该测试套件旨在揭示最先进语言模型中的系统性故障模式，以及构建更安全语言模型的一般挑战。

XSTest is a test suite designed to identify exaggerated safety behaviors in large language models. The dataset includes 250 safe prompts and 200 unsafe prompts, intended to test the models responses to safe prompts. Safe prompts are those that well-calibrated models should not refuse, while unsafe prompts are those that should be refused. This test suite aims to highlight systematic failure modes in state-of-the-art language models as well as more general challenges in building safer language models.

原始信息汇总

XSTest 数据集概述

数据集信息

• 语言: 英语
• 许可证: CC BY 4.0
• 任务类别: 文本生成
• 数据集名称: exaggerated safety

数据集结构

特征

• prompt: 字符串类型
• focus: 字符串类型
• type: 字符串类型
• note: 字符串类型
• label: 字符串类型

数据分割

• test:
  • 样本数量: 450
  • 字节数: 43841

数据文件

• 配置名称: default
  • 数据文件:
    • 分割: test
    • 路径: data/train-*

数据集内容

• 安全提示: 250个，涵盖十种提示类型
• 不安全提示: 200个

数据集用途

• 用于识别大型语言模型中的过度安全行为
• 强调现有语言模型中的系统性失败模式及构建更安全语言模型的挑战

数据集贡献者

• Paul Röttger
• Hannah Rose Kirk
• Bertie Vidgen
• Giuseppe Attanasio
• Federico Bianchi
• Dirk Hovy

引用

bibtex @article{rottger2023xstest, title={Xstest: A test suite for identifying exaggerated safety behaviours in large language models}, author={R{"o}ttger, Paul and Kirk, Hannah Rose and Vidgen, Bertie and Attanasio, Giuseppe and Bianchi, Federico and Hovy, Dirk}, journal={arXiv preprint arXiv:2308.01263}, year={2023} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

XSTest是一个测试套件，包含450个提示（250个安全提示和200个不安全提示），用于系统评估大型语言模型的安全行为。数据集以英文文本形式提供，采用parquet格式，遵循cc-by-4.0许可。