AI对齐领域人机交互质量评估数据集-HelpSteer
数据来源：互联网公开数据
标签：AI对齐,人机交互,自然语言处理,数据集,Prompt,响应,评价,可信赖AI,机器学习
数据概述：
HelpSteer数据集是一个开源数据集，旨在通过支持公平、团队协作的注释来增强AI对齐。该数据集包含37,120个样本，每个样本包含一个提示（prompt）和响应（response），以及五个由人类标注的属性，取值范围从0到4，数值越高表示质量越好。这些属性包括：Helpfulness（帮助性）、Correctness（正确性）、Coherence（连贯性）、Complexity（复杂性）和Verbosity（冗余度）。该数据集旨在通过标准化指标来衡量人机交互的对齐程度，从而帮助构建更可靠的AI模型。
数据用途概述：
该数据集适用于多种研究和应用场景，主要集中于AI对齐和人机交互质量评估。研究人员可以利用该数据集来设计和评估AI系统的交互质量，例如衡量对话的有用性、连贯性、复杂性和简洁性。该数据集还可用于训练AI模型，使其能够生成更符合人类期望的响应，从而改善用户体验。具体应用包括但不限于：评估AI对话系统的性能、识别对话中的关键特征、训练虚拟助手。该数据集也为AI伦理研究提供了数据基础，可以帮助研究人员探索AI系统的偏见和潜在风险。
