复旦大学 发布 UNCLE 数据集, 应用在 自然语言处理、不确定性评估 领域

复旦大学 本次发布的数据集 UNCLE, UNCLE数据集是首个旨在评估大型语言模型在长篇和短篇问答中表达不确定性的基准数据集。数据集包含5000个长篇问答实例和超过20000个短篇问答对，涵盖了五个领域：传记、公司、电影、天体对象和疾病。UNCLE数据集首次直接将短篇和长篇问答通过成对的问答和标准答案联系起来，旨在解决现有模型在长篇生成中无法准确表达不确定性的问题。数据集的创建过程包括从Wikidata中抽取实体、关键方面和知识库，然后生成长篇和短篇问题，并提供了标准答案。UNCLE数据集适用于评估和改进大型语言模型在长篇生成中表达不确定性的能力，有助于解决模型在缺乏足够知识时产生幻觉的问题。

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