自然语言处理指令与越狱测试数据集NaturalLanguageProcessingPromptandJailbreakTestDataset-sandeepnambiar02
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理, 指令, 越狱测试, 对抗样本, 文本生成, 模型评估, 机器学习, 风险分析
数据概述：
该数据集包含用于测试和评估自然语言处理模型在处理指令和对抗性输入方面的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源不限，涵盖了各种通用的指令和潜在的越狱测试用例。
数据维度：数据集包含“prompt”（指令）和“jailbreak”（越狱测试）两个字段，用于评估模型对指令的理解和抵抗恶意输入的能力。
数据格式：CSV格式，文件名为DAN_dataset.csv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于开源项目与研究，旨在促进对大型语言模型（LLM）的安全性研究和风险评估。
该数据集适合用于自然语言处理模型的安全性和鲁棒性评估，以及对抗样本生成的研究。
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、模型安全、对抗学习等领域的学术研究，如LLM的安全性评估、恶意指令检测、模型鲁棒性提升等。
行业应用：为人工智能安全领域提供数据支持，尤其适用于开发更安全的自然语言处理系统、提升聊天机器人和智能助手的安全性。
决策支持：支持企业在部署自然语言处理应用时进行风险评估，并制定相应的安全策略。
教育和培训：作为人工智能安全、自然语言处理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型安全性和对抗攻击。
此数据集特别适合用于探索模型对恶意指令的敏感性，评估模型的安全性，并促进更安全、更可靠的自然语言处理系统的开发。
