跨领域多模态问答任务数据集2023

跨领域多模态问答任务数据集2023 数据来源：互联网公开数据 标签：问答系统,多模态数据,自然语言处理,机器学习,信息检索,HTML页面,跨领域 数据概述： 本数据集包含了来自不同领域的网页问答数据，以及相应的HTML页面结果。数据集涵盖了体育、股票等多个领域的英文问答对，旨在为大语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）任务提供训练和测试数据。数据集中的问答对包括用户查询和对应的答案，以及用于生成答案的相关HTML页面内容。 数据用途概述： 该数据集适用于大语言模型的训练和评估，特别是在多模态问答和检索增强生成任务中的应用。研究者可以利用此数据集开发和优化问答系统，提升模型在处理跨领域复杂问题时的准确性和效率。此外，数据集也适用于教育培训，帮助学习者理解和掌握多模态信息检索和生成技术。