数据集概述
该数据集围绕大型语言模型在多项选择题线索检测中的应用展开，包含研究所需的原始数据、模型性能对比图表、提示词文档及问题集，支持探究语言模型对题目线索的识别能力与答题表现。
文件详解
- Raw Data Set.xlsx：Excel格式文件，为研究分析提供原始数据集
- Mean cue detection performance per model_ Relative number of correct cue explanations.pdf：PDF格式文件，展示三个大型语言模型线索检测性能对比的图表
- Mean model performance_ Relative number of correct answers to questions of a certain cue type.pdf：PDF格式文件，呈现模型对特定线索类型问题回答正确率的对比图表
- Table 1_Prompt.pdf：PDF格式文件，记录用于引导模型答题和识别线索的提示词内容
- Question set conceptual paper.pdf：PDF格式文件，包含构成研究概念框架基础的多项选择题集
适用场景
- 自然语言处理研究：分析大型语言模型对文本线索的识别与解释能力
- 教育测评工具开发：探索AI模型在多项选择题自动评阅与线索分析中的应用
- 模型性能评估：对比不同语言模型在特定任务场景下的答题与推理表现
- 认知心理学研究：辅助研究人类与AI在问题线索感知上的差异机制
