大型语言模型策略问答测试数据集LargeLanguageModelStrategyQATestDataset-mahbuburrahman2020
数据来源：互联网公开数据
标签：大型语言模型, 问答系统, 策略推理, 文本分析, 机器学习, 模型评估, 数据集, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自StrategyQA测试集的数据，记录了不同大型语言模型（LLMs）在策略问答任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，主要用于模型评估和对比分析。
地理范围：数据覆盖范围不限，主要针对通用策略推理能力进行测试。
数据维度：数据集包含不同模型（如Alpaca、Vicuna、WizardLM）在StrategyQA测试集上的表现，具体指标包括迭代链式思考（iter-cot）的平均准确率等。
数据格式：数据以CSV格式存储，文件名为“iter-cot-inference-performance-v2.csv”等，便于数据分析和处理。数据字段包括数据集名称、模型名称和迭代链式思考的平均准确率等。
来源信息：数据集来源于公开的LLMs评估项目，用于衡量模型在复杂推理任务上的表现。
该数据集适合用于评估和比较不同LLMs在策略推理方面的能力。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、人工智能和机器学习领域的学术研究，例如LLMs的性能评估、模型对比分析、策略推理能力研究等。
行业应用：为AI研发企业提供模型评估和优化数据，尤其是在开发问答系统、智能助手等应用时。
决策支持：支持企业在选择和部署LLMs时进行决策，评估不同模型在特定任务上的适用性。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解LLMs的性能和评估方法。
此数据集特别适合用于分析和比较不同LLMs在策略推理方面的表现，帮助用户优化模型选择和提升推理能力。
