Prompt指令生成与评估数据集PromptGenerationandEvaluationDataset-sandeepnambiar02
数据来源：互联网公开数据
标签：Prompt工程, 人工智能, 自然语言处理, 文本生成, 指令调优, 大语言模型, 数据标注, 评估指标
数据概述：
该数据集包含用于测试和评估大语言模型（LLM）的Prompt指令，记录了不同Prompt的设计、生成的文本内容及其评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态Prompt测试集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的LLM性能评估。
数据维度：数据集包括以下字段：
-Prompt：用户输入的Prompt指令文本。
-Votes：针对Prompt效果的投票数量，反映用户对Prompt质量的主观评价。
-Jailbreak Score：衡量Prompt是否触发模型“越狱”行为的评分，用于评估安全性。
-GPT-4：使用GPT-4模型生成的文本。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Prompt工程相关研究与实践，已进行结构化处理。
该数据集特别适用于LLM的Prompt设计、性能评估和安全加固研究。
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、人工智能安全等领域的学术研究，如Prompt优化方法、模型鲁棒性分析、恶意指令检测等。
行业应用：为LLM服务提供商、AI应用开发者提供数据支持，用于提升模型性能、降低安全风险。
决策支持：支持Prompt工程领域的决策制定，帮助优化Prompt设计策略、提升用户体验。
教育和培训：作为人工智能、自然语言处理相关课程的实训素材，帮助学生理解Prompt工程原理和实践。
此数据集特别适合用于探索Prompt设计与模型输出之间的关系，评估不同Prompt对模型行为的影响，以及提升模型安全性。
