PKU-Alignment 本次发布的数据集 EvalAnything-Selection_Synergy, All-Modality Generation基准测试评估模型在遵循指令、自动选择适当模态以及在不同模态(文本、视觉、音频)之间创建协同输出方面的能力,同时避免冗余。数据集的特征包括instruction_uid、instruction和selection,其中selection是一个结构体,包含多个浮点数字段。数据集仅包含测试集,大小为18535字节,包含100个示例。
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关于 PKU-Alignment , PKU-Alignment是北京大学的研究小组,专注于强化学习、大型语言模型和价值对齐研究。
关于 HuggingFace , Hugging Face是一个机器学习社区协作平台,专注于模型、数据集和应用程序的创建、发现和协作。该平台支持多种数据类型,包括文本、图像、视频、音频和3D数据,并提供开源工具和付费计算及企业解决方案。





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