因果性在大语言模型中的分析数据集

因果性在大语言模型中的分析数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：大语言模型,因果性,新闻标题生成,模型比较,机器学习,自然语言处理,人工智能 数据概述： 本数据集用于评估GPT-4o-Mini、Claude-3.5-Sonnet和Gemini-1.5-Pro三种先进语言模型生成新闻标题的能力。每个数据条目包括新闻文章的摘要以及由这三个模型生成的新闻标题。 数据用途概述： 该数据集主要用于识别这些模型生成的新闻标题中是否存在系统性偏差，例如将相关性错误地解释为因果关系。通过分析不同模型生成的标题，研究人员可以更好地理解大型语言模型在生成新闻内容时的行为模式及其潜在偏见。此外，该数据集对于改进新闻自动生成技术、提升内容质量和增强媒体诚信具有重要意义。