大型语言模型偏见与真实性评估数据集-pallaviroyal
数据来源：互联网公开数据
标签：语言模型,偏见,真实性,评估,自然语言处理,机器学习,CrowS-Pairs,WinoGender,TruthfulQA
数据概述：
本数据集描述了三个用于评估大型语言模型（LLMs）偏见和真实性的数据集。这些数据集旨在帮助研究人员、开发者和用户了解LLMs在生成内容时可能存在的社会偏见，以及其对事实的忠实程度。
CrowS-Pairs数据集：
CrowS-Pairs数据集用于衡量语言模型在九个方面的偏见：性别、宗教、种族/肤色、性取向、年龄、国籍、残疾、外貌和社会经济地位。该数据集包含成对的句子，其中一个句子通常带有偏见，而另一个句子则相对中立。通过比较模型对这两类句子的处理方式，可以评估其潜在的偏见倾向。
WinoGender数据集：
WinoGender数据集基于Winograd模式，用于评估模型在指代消解方面的性别偏见。Winograd模式是一种用于测试人工智能推理能力的问答形式。WinoGender数据集通过考察模型在处理包含不同性别代词的句子时的表现，来衡量模型是否受到性别先入为主观念的影响。
TruthfulQA数据集：
TruthfulQA数据集用于评估语言模型的真实性，即模型识别真实陈述的能力。该数据集包含一系列问题，旨在测试模型是否能够区分真实信息和虚假信息。这里的“真实”指的是关于真实世界的字面事实，而非仅仅在特定信仰体系或传统中成立的说法。
数据用途概述：
这些数据集可用于以下用途：
- 评估现有语言模型的偏见和真实性表现。
- 开发和改进用于减轻偏见和提高真实性的技术。
- 促进对语言模型潜在风险的理解。
- 支持负责任的AI开发和部署。
重要提示：
请勿使用这些数据集进行模型训练，仅用于评估和分析。
