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opencompass/anah|大型语言模型数据集|问答生成数据集

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hugging_face2025-03-13 更新2024-06-12 收录
大型语言模型
问答生成
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资源简介:
ANAH是一个双语数据集,专门用于在生成式问答中对大语言模型(LLMs)的幻觉进行注释。该数据集包含约12,000个句子级别的注释,覆盖了超过700个主题的约4,300个LLM回答。每个回答句子都经过了严格的注释,包括检索参考片段、判断幻觉类型和修正幻觉内容。数据集的组成部分包括主题名称、参考文档、选择的问题、GPT3.5和InternLM的回答,以及对这些回答的分析注释。

ANAH是一个双语数据集,专门用于在生成式问答中对大语言模型(LLMs)的幻觉进行注释。该数据集包含约12,000个句子级别的注释,覆盖了超过700个主题的约4,300个LLM回答。每个回答句子都经过了严格的注释,包括检索参考片段、判断幻觉类型和修正幻觉内容。数据集的组成部分包括主题名称、参考文档、选择的问题、GPT3.5和InternLM的回答,以及对这些回答的分析注释。
提供机构:
opencompass
原始信息汇总

ANAH: Analytical Annotation of Hallucinations in Large Language Models

简介

ANAH是一个双语数据集,专注于大型语言模型(LLMs)在生成式问答中的幻觉分析标注。

数据集特点

  • 包含约12,000个句子级别的标注。
  • 覆盖约4,300个LLM响应,涉及超过700个主题。
  • 通过人机交互流程构建。

数据处理

  • 每个答案句子都经过严格的标注过程,包括检索参考片段、判断幻觉类型及修正幻觉内容。

许可

本数据集采用Apache-2.0许可证。

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