YuehHanChen 发布 SAGE-Eval 数据集, 应用在 语言模型评估、安全知识应用 领域

YuehHanChen 本次发布的数据集 SAGE-Eval, 该数据集名为SAGE-Eval，旨在测试大型语言模型是否能将已确立的安全知识恰当地应用于用户的简单查询。它包含了104条手工搜集的安全知识，这些知识在7个常见领域中被系统地增强，生成了10,428个测试场景。该数据集的安全知识来源于信誉良好的组织，其目的是评估模型在处理显著安全风险时的可靠性。规模上，该数据集包含了10,428个测试场景，任务是对大型语言模型在安全知识的系统泛化上进行评估。

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