大语言模型生成文本评估数据集LargeLanguageModelGeneratedTextEvaluationDataset-liziyifromjlu
数据来源：互联网公开数据
标签：大语言模型, 文本生成, 评估, 文本质量, 误导性, 事实性, 对抗样本, 模型鲁棒性
数据概述：
该数据集包含由大语言模型生成的文本，并结合人工评估结果，用于评估生成文本的质量和可靠性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，覆盖通用知识领域。
数据维度：包括prompt_id（提示词ID）、text（生成的文本）、prompt（提示词）和generated（生成状态，标识文本是否由模型生成）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Mistral7B_CME_v7_15_percent_corruption.csv和balanced_train_essays.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于对大语言模型生成文本的评估，结合人工标注结果，旨在衡量模型生成文本的质量和准确性，以及对对抗样本的鲁棒性。
该数据集适合用于大语言模型生成文本的质量评估、事实性验证和模型鲁棒性研究。
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，如文本生成质量评估、对抗样本分析、模型鲁棒性研究等。
行业应用：为人工智能公司和研究机构提供数据支持，用于改进大语言模型的生成质量，提高模型的可靠性和安全性。
决策支持：支持模型开发人员对大语言模型进行评估和优化，从而做出数据驱动的决策，改进模型性能。
教育和培训：作为人工智能和自然语言处理相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解大语言模型的生成机制和评估方法。
此数据集特别适合用于探索大语言模型生成文本的质量评估，以及模型在不同条件下的表现，帮助用户实现对模型的深入理解和优化。
