西安交通大学 发布 HANKER生成的审计数据集 数据集, 应用在 大型语言模型评估、知识图谱 领域

西安交通大学 本次发布的数据集 HANKER生成的审计数据集, HANKER生成的审计数据集是一种基于知识图谱的全面评估大型语言模型（LLM）知识遗忘效果的数据集。该数据集由西安交通大学、马萨诸塞大学阿默斯特和新加坡管理大学的研究人员创建，通过利用知识图谱进行细粒度的覆盖和消除冗余知识，旨在确保审计的充分性和准确性。数据集的创建过程包括知识图谱构建、冗余消除和问题合成三个阶段。该数据集的应用领域是评估LLM的遗忘学习效果，解决知识遗忘过程中的充分性和冗余性问题。

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