pharaouk/Feedback-Collection

Feedback Collection数据集旨在通过微调GPT-4生成的反馈和包含适当的参考材料（参考答案和评分标准），来诱导开源语言模型具备细粒度的评估能力。数据集包含1K个评分标准、20K个指令和参考答案、100K个响应和反馈（每个评分1-5范围内有20K个）。实验结果表明，通过在Feedback Collection上微调Llama-2-Chat得到的Prometheus模型可以在绝对评分和排名评分设置中作为评估器使用。数据集的结构包括指令、输出、原始指令、原始响应、原始参考答案、原始评分标准、各评分描述、原始反馈和原始评分。数据集的训练和评估使用了特定的提示格式。数据集的语言为英语，数据量在10K到100K之间。

原始信息汇总

数据集概述

名称: Feedback Collection

目的: 旨在提升语言模型对长篇回答的细粒度评估能力。

内容:

• 包含1,000个评分标准
• 20,000条指导和参考答案
• 100,000条回答和反馈（每个评分1-5分，各20,000条）

实验结果: 通过在Feedback Collection上微调Llama-2-Chat得到的模型Prometheus，能够在绝对评分和排名评分设置中有效作为评估者。

语言

英语

数据集结构

• instruction: 包含评估指令、待评估的回答、参考答案和评分标准。
• output: 包含反馈和评分决策，以[RESULT]分隔。
• orig_instruction: 待评估的指令。
• orig_response: 待评估的回答。
• orig_reference_answer: 对应orig_instruction的参考答案。
• orig_criteria: 评分标准。
• orig_score1_description 至 orig_score5_description: 描述何时给予1至5分的评分。
• orig_feedback: 对orig_response的反馈。
• orig_score: 给予orig_response的评分，范围为1至5。

数据分割

名称	训练
Feedback-Collection	99,952

许可证

CC-BY-4.0