OpenMEVA是由清华大学的研究团队开发的一个用于评估开放式故事生成度量的基准数据集。该数据集包含2000条经过人工标注的故事数据，这些数据来源于两个广泛使用的故事语料库：ROCStories和WritingPrompts。OpenMEVA旨在通过提供全面的测试套件来评估度量的能力，包括与人类判断的相关性、对不同模型输出和数据集的泛化能力、判断故事连贯性的能力以及对扰动的鲁棒性。数据集的创建过程

arXiv2021-05-19 更新610

Tanvir1337/greetings

多语言数据

自然语言生成

该数据集包含由多种大型语言模型（如GPT-3.5、GPT-4、Claude、Bard、Alpaca、LLaMA、LLaMA-2、Vicuna和PaLM-2）生成的人工问候语。这些问候语涵盖了多种类型，并以多种语言表达。数据集旨在提供多样化的问候语样本，未来计划将其分类为不同类型和文化来源。

Hugging Face2023-10-14 更新100

angel7301/QA-Dataset-mini

指令问答

自然语言生成

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Hugging Face2026-04-10 更新90

bdsaglam/web_nlg-erx-sft-multi-turn-llama2

自然语言生成

多轮对话

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Hugging Face2024-01-13 更新110

LahiruLowe/niv2_explanation_targets_falcon_40b_sft_top1_560

自然语言生成

大型语言模型评估

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Hugging Face2023-08-15 更新90

Anon3365/bias-test-gpt-sentences

资源简介：

数据集许可证

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