浙江大学 发布 FairMT-10K 数据集, 应用在 多轮对话、公平性评估 领域

浙江大学 本次发布的数据集 FairMT-10K, FairMT-10K是由浙江大学创建的多轮对话公平性评估数据集，旨在解决大型语言模型（LLM）在多轮对话中的公平性问题。该数据集包含10280条多轮对话数据，涵盖了刻板印象和毒性两种主要偏见类型，以及性别、种族、宗教等六种偏见属性。数据集的创建过程结合了现有公平性数据集，并通过模板生成多轮对话数据。FairMT-10K主要应用于评估和改进LLM在多轮对话中的公平性，特别是在复杂对话场景中的偏见识别和纠正。

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