LLM恢复对齐数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：语言模型,恢复对齐,自然语言处理,NLP,生成模型,对齐评估,文本生成
数据概述
本数据集由Gemma-7b-it模型生成，使用最大token长度设置为256。数据集包含两部分内容：原始文本（document）和重写文本（rewritten）。原始文本来源于Hugging Face上的NLP数据集，重写文本则是通过模型对原始文本进行改写后的结果。数据集旨在评估语言模型在恢复对齐任务中的表现，适用于模型训练、评估和研究场景。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 语言模型训练与优化：研究人员可以利用此数据集训练或微调语言模型，提升其恢复对齐能力，尤其是在生成任务中的表现。
2. 模型评估：数据集可用于评估不同语言模型在恢复对齐任务中的性能，帮助比较不同模型的优劣。
3. 研究探索：研究人员可基于数据集开展相关研究，探讨模型生成文本的准确性和一致性，以及模型在复杂任务中的表现。
4. 基准测试：数据集可以作为基准数据集，用于建立恢复对齐任务的评估标准，推动相关领域的研究进展。
数据特点
- 数据规模：当前版本（v1）包含一定数量的样本，后续版本（v2）将扩展至4k个提示（prompts）。
- 数据结构：每个样本包含两部分：原始文本（document）和重写文本（rewritten）。
- 数据来源：原始文本来源于Hugging Face的NLP数据集，重写文本由Gemma-7b-it模型生成。
- 任务类型：恢复对齐任务，旨在评估模型是否能够根据提示生成符合预期的文本。
注意事项
- 本数据集主要用于研究和学术场景，不适用于直接商业应用。
- 数据集生成过程中使用了特定的模型和参数设置，可能会影响生成文本的质量和一致性。
- 后续版本（v2）将大幅增加样本数量，进一步提升数据集的全面性和实用性。
