mbkim/LifeTox
收藏Hugging Face2024-03-20 更新2024-06-11 收录
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资源简介：
随着大型语言模型日益融入日常生活，检测不同上下文中的隐含毒性变得至关重要。为此，我们引入了*LifeTox*数据集，旨在识别广泛寻求建议场景中的隐含毒性。与现有的安全数据集不同，*LifeTox*通过开放式问题从个人经验中提取多样化的上下文。我们的实验表明，在*LifeTox*上微调的RoBERTa在毒性分类任务中匹配或超越了大型语言模型的零样本性能。这些结果强调了*LifeTox*在解决隐含毒性固有复杂挑战中的有效性。数据集的结构包括查询（寻求建议的问题）、响应（每个问题的回答建议）、is_safe（每个问答的毒性标签）和score（每个建议的得分）。
随着大型语言模型日益融入日常生活，检测不同上下文中的隐含毒性变得至关重要。为此，我们引入了*LifeTox*数据集，旨在识别广泛寻求建议场景中的隐含毒性。与现有的安全数据集不同，*LifeTox*通过开放式问题从个人经验中提取多样化的上下文。我们的实验表明，在*LifeTox*上微调的RoBERTa在毒性分类任务中匹配或超越了大型语言模型的零样本性能。这些结果强调了*LifeTox*在解决隐含毒性固有复杂挑战中的有效性。数据集的结构包括查询（寻求建议的问题）、响应（每个问题的回答建议）、is_safe（每个问答的毒性标签）和score（每个建议的得分）。
提供机构：
mbkim
原始信息汇总
数据集概述
名称： LifeTox
语言： 英语（en）
许可： MIT
任务类别： 文本分类
数据集大小： 10K<n<100K
数据集描述
LifeTox 是一个用于识别在广泛建议寻求场景中的隐含毒性的数据集。与现有的安全数据集不同，LifeTox 包含从开放式问题中提取的个人经验多样情境。实验表明，经过 LifeTox 数据集微调的 RoBERTa 模型在毒性分类任务中的零样本表现与大型语言模型相匹配或超越。
数据集结构
- query: 寻求建议的问题
- response: 每个问题的建议答案
- is_safe: 每个问答对的毒性标签
- score: 每个建议（答案）的点赞分数
