TruthfulQA

kaggle2024-06-24 更新2024-06-24 收录

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2024-06-24

TruthfulQA

TruthfulQA 是衡量语言模型在生成问题答案时是否真实的基准。该基准包括 817 个问题，涵盖 38 个类别，包括健康、法律、金融和政治。作者精心设计了一些人会因为错误的信念或误解而错误地回答的问题。

OpenDataLab2026-07-05 更新1360

TruthfulQA

The TruthfulQA dataset is a dataset that contains 817 questions designed to evaluate language models' preference to mimic some human falsehoods.

DataCite Commons2024-12-16 更新70

TruthfulQA

该数据集旨在评估语言模型针对各种问题生成的答案的真实性。它被用来作为基准，以衡量基于语言模型自我评估的评分方法。该数据集对应的具体任务是“选择性生成的问答”。

arXiv90

truthfulqa

该数据集是在评估特定模型的过程中自动创建的。数据集由144个配置组成，每个配置对应一个评估任务。数据集由33次运行创建，每次运行都可以在配置的特定分割中找到，分割名称使用运行的日期时间。还有一个额外的配置“results”存储所有运行的汇总结果。README提供了使用datasets库加载数据集的Python示例。README还提供了从运行中加载数据集的Python示例，并提供了运行结果的Pyth

Hugging Face2025-09-17 更新300

TruthfulQA

kaggle2024-03-07 更新10