luizapzbn/goodtriever-data

该数据集来自EMNLP 2023会议论文《Goodtriever: Adaptive Toxicity Mitigation with Retrieval-augmented Models》，包含用于数据存储创建的提示和数据集，以及论文中所有实验的模型生成和结果。具体包括continual_mitigation、datastore_quality和jigsaw等数据集，以及alpha_temperature、datastore_quality等实验结果。

本数据集源自EMNLP 2023会议论文《Goodtriever：采用检索增强模型的自适应毒性缓解方法》，涵盖用于构建数据存储库的提示词与数据集，以及该论文全部实验中的模型生成产物与实验结果。具体包含持续缓解（continual_mitigation）、数据存储质量（datastore_quality）与Jigsaw（jigsaw）等数据集，以及α温度（alpha_temperature）、数据存储质量等实验评估结果。

原始信息汇总

Goodtriever 数据集概述

数据集内容

• data: 包含用于数据存储创建的提示和数据集。
  • continual_mitigation: 聚类的 WILDS 数据和提示。
  • datastore_quality: 用于实验自动标注如何影响缓解结果。
  • jigsaw: 主要数据集，jigsaw 意外偏见。
• outputs: 模型生成和论文中所有实验的结果。
  • alpha_temperature
  • datastore_quality
  • datastore_size
  • k_neighbors
  • model_families (及主要表格结果)

数据集来源

• 数据集和模型生成来自论文 Goodtriever: Adaptive Toxicity Mitigation with Retrieval-augmented Models，发表于 EMNLP 2023 会议。