科学问题多选题及答案数据集ScienceMultiple-ChoiceQuestionsandAnswers-rsdp101
数据来源：互联网公开数据
标签：科学问题, 多选题, 机器学习, 自然语言处理, 知识图谱, 科学教育, 文本分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于评估和训练大型语言模型（LLM）的科学多选题及其对应答案。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态知识库。
地理范围：数据涵盖科学领域，不限定特定地域。
数据维度：
id：问题的唯一标识符；
prompt：科学问题文本；
A, B, C, D, E：五个备选答案。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于文本处理和模型训练。数据集中的问题类型涵盖了科学领域，适用于多种自然语言处理任务。
数据来源：数据源自rsdp101-data-for-llm-science项目，旨在为LLM提供科学知识的训练数据。
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：适用于科学领域LLM的训练、评估和研究，如问题回答、知识推理、文本生成等。
行业应用：为教育科技公司提供数据支持，用于构建智能学习系统、科学知识问答平台等。
决策支持：支持科研人员进行科学知识探索和验证。
教育和培训：作为科学教育和人工智能课程的辅助材料，用于学生和研究人员进行模型训练和知识学习。
此数据集特别适合用于评估LLM在科学知识理解和推理方面的能力，帮助用户开发更智能的科学应用。
