香港大学 发布 TAPILOT-CROSSING 数据集, 应用在 大型语言模型、交互式数据分析 领域

香港大学 本次发布的数据集 TAPILOT-CROSSING, TAPILOT-CROSSING数据集是由香港大学和微软亚洲研究院合作创建的，旨在评估大型语言模型（LLM）代理在交互式数据分析中的能力。该数据集包含1024个交互记录，涵盖了NORMAL、ACTION、PRIVATE和PRIVATE ACTION四个实际应用场景。数据集的构建利用了DECISION COMPANY这一多代理环境，有效减少了人工干预的需求。TAPILOT-CROSSING数据集特别关注于模拟真实世界的数据分析场景，其中用户与LLM代理通过实时数据探索进行合作，以支持决策制定。此外，数据集还引入了自适应交互反射（AIR）策略，通过从成功的历史中学习，指导LLM代理进化为有效的交互式数据分析代理。

查看TAPILOT-CROSSING

关于 香港大学 , 香港大学（HKU）是一所位于亚洲国际城市香港的公立研究型大学，以其卓越的教学和研究质量享誉全球。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。