TaiMingLu/news-truthful

该数据集用于研究多语言大语言模型中的学习和遗忘。每行数据包含一个GPT生成的真实新闻文章、一个对应的虚假新闻文章（注入了虚假信息）以及虚假关键词。此外，数据集还包含10个关于真实新闻的问答对，用于指令调优，以及两个问题用于评估对真实新闻的理解和计算虚假细节的出现次数。该数据集仅用于测试信息在LLM训练中的传播。

The dataset is for studying the learn and unlearn phenomena in multilingual large language models. Each row contains a GPT-generated real news article, a corresponding fake news article with injected fake information, and the fake keyword. It also contains 10 Q&A pairs for instruction tuning on real news, and two questions, one to evaluate real news understanding and another to count the appearance of fake details.

原始信息汇总

数据集概述

任务类别

• 文本生成
• 问答

语言

• 英语

数据内容

• 包含100行数据，每行数据包括一个GPT生成的“真实”新闻文章、一个对应的“虚假”新闻文章（注入了虚假信息）以及“虚假”关键词。
• 提供10个问答对，用于指导调整“真实”新闻。
• 提供一个问题用于评估“真实”新闻的理解，另一个问题用于统计“虚假”细节的出现次数。

注意事项

• 数据集包含带有虚假信息的新闻文章，仅用于测试LLM训练中的信息传播。