• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูลการประเมินความหลากหลายในการสนทนา AI เพื่อความปลอดภัย ( DICES )

แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องมักได้รับการฝึกอบรมและประเมินด้วยชุดข้อมูลที่ต้องการการแยกตัวอย่างที่ชัดเจนระหว่างตัวอย่างเชิงบวกและเชิงลบ วิธีการนี้ช่วยลดความยุ่งยากตามธรรมชาติที่ปรากฏในงานและรายการเนื้อหาต่างๆ มากเกินไป นอกจากนี้ยังปิดบังความหลากหลายโดยธรรมชาติในการรับรู้และความคิดเห็นของมนุษย์ งานที่พยายามรักษาความแปรปรวนในเนื้อหาและความหลากหลายในมนุษย์มักมีราคาแพงและลำบาก เพื่อเติมเต็มช่องว่างนี้และอำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของโมเดลในเชิงลึกมากขึ้น เราขอเสนอชุดข้อมูล DICES ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่ไม่ซ้ำใครพร้อมมุมมองที่หลากหลายเกี่ยวกับความปลอดภัยของการสนทนาที่สร้างโดย AI เรามุ่งเน้นงานการประเมินความปลอดภัยของระบบ AI การสนทนา ชุดข้อมูล DICES ประกอบด้วยข้อมูลประชากรโดยละเอียดเกี่ยวกับผู้ประเมินแต่ละคน การจำลองการให้คะแนนที่ไม่ซ้ำกันต่อการสนทนาที่สูงมาก เพื่อให้มั่นใจในนัยสำคัญทางสถิติของการวิเคราะห์เพิ่มเติม และเข้ารหัสการโหวตของผู้ประเมินเป็นการกระจายในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน เพื่อให้สามารถสำรวจเชิงลึกของกลยุทธ์การรวมคะแนนที่แตกต่างกัน

ชุดข้อมูลนี้เหมาะอย่างยิ่งในการสังเกตและวัดความแปรปรวน ความคลุมเครือ และความหลากหลายในบริบทความปลอดภัยของ AI การสนทนา ชุดข้อมูลนี้มาพร้อมกับบทความที่อธิบายชุดเมตริกที่แสดงให้เห็นว่าความหลากหลายของผู้ประเมินมีอิทธิพลต่อการรับรู้ด้านความปลอดภัยของผู้ประเมินจากภูมิภาคทางภูมิศาสตร์ กลุ่มชาติพันธุ์ กลุ่มอายุ และเพศที่แตกต่างกันอย่างไร เป้าหมายของชุดข้อมูล DICES คือการใช้เป็นเกณฑ์มาตรฐานที่ใช้ร่วมกันสำหรับการประเมินความปลอดภัยของระบบ AI แบบสนทนา

คำเตือนเนื้อหา : ชุดข้อมูลนี้มีตัวอย่างการสนทนาที่ไม่เหมาะสมซึ่งอาจไม่เหมาะสม

• หน้าแรก : https://github.com/google-research-datasets/dices-dataset

• ซอร์สโค้ด : tfds.datasets.dices.Builder

• รุ่น :

  • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): การเปิดตัวครั้งแรก

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): None

• รูปภาพ ( tfds.show_examples ): ไม่รองรับ

• การอ้างอิง :

@article{aroyo2024dices,
  title={ {DICES} dataset: Diversity in conversational {AI} evaluation for safety},
  author={Aroyo, Lora and Taylor, Alex and Diaz, Mark and Homan, Christopher and Parrish, Alicia and Serapio-Garc{\'\i}a, Gregory and Prabhakaran, Vinodkumar and Wang, Ding},
  journal={Advances in Neural Information Processing Systems},
  volume={36},
  year={2024}
}

ลูกเต๋า/350 (การกำหนดค่าเริ่มต้น)

• คำอธิบายการกำหนดค่า : ชุดข้อมูล 350 มีการสนทนา 350 รายการที่ได้รับการจัดอันดับโดยกลุ่มผู้ประเมินที่หลากหลายซึ่งมีผู้ประเมินที่ไม่ซ้ำกัน 123 คน การสนทนาแต่ละรายการได้รับการจัดอันดับโดยหมวดหมู่ความปลอดภัยสูงสุดห้าหมวดหมู่ และคำถามเพื่อความเข้าใจโดยรวมของการสนทนาหนึ่งคำถาม ผู้ประเมินได้รับการคัดเลือกอย่างสมดุลตามเพศ (ชายหรือหญิง) เชื้อชาติ/ชาติพันธุ์ (ผิวขาว ดำ ละติน เอเชีย หลายเชื้อชาติ) และผู้ประเมินแต่ละคนจะให้คะแนนรายการทั้งหมด ผู้ประเมินแต่ละคนให้คะแนนการสนทนาทั้งหมด การสนทนาแต่ละครั้งมีคะแนนไม่ซ้ำกัน 123 คะแนน จำนวนแถวทั้งหมดในชุดข้อมูลนี้คือ 43050

• ขนาดดาวน์โหลด : 29.70 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 74.43 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

FeaturesDict({
    'Q1_whole_conversation_evaluation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'Q2_harmful_content_dangerous_content': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_derogation_of_boat': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_insensitive': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_medical_legal_financial_or_relationship_advice': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_obscene_and_profane': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_personal_information': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_regulated_goods': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_sexually_suggestive_content': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_targeting_beliefs': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_targeting_gender_sexual_orientation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_targeting_inherited_attributes': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_targeting_status': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q5_political_affiliation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q6_policy_guidelines_making_endorsement': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q6_policy_guidelines_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q6_policy_guidelines_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q6_policy_guidelines_polarizing_topics': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'answer_time_ms': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Amount of time spent by each rater on each safety annotation question.),
    'answer_timestamp': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Time when each conversation was rated by each rater.),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'degree_of_harm': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'harm_type': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32)),
    'id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each row, representing all ratings by a single rater to a single conversation.),
    'item_id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each conversation.),
    'phase': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_age': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_education': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_gender': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'rater_id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each rater.),
    'rater_race': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    'rater_raw_race': Text(shape=(), dtype=string),
    'response': Text(shape=(), dtype=string),
    'safety_gold': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'safety_gold_reason': Text(shape=(), dtype=string),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

ลูกเต๋า/990

• คำอธิบายการกำหนดค่า : ชุดข้อมูล 990 มีการสนทนา 990 รายการที่ได้รับการจัดอันดับโดยกลุ่มผู้ประเมินที่หลากหลายซึ่งมีผู้ประเมินที่ไม่ซ้ำกัน 173 คน การสนทนาแต่ละครั้งจะได้รับการจัดอันดับเป็นหมวดหมู่ความปลอดภัยสูงสุดสามหมวดหมู่ และคำถามเพื่อความเข้าใจในการสนทนาโดยรวมหนึ่งคำถาม มีการคัดเลือกผู้ประเมินเพื่อให้จำนวนผู้ประเมินสำหรับการสนทนาแต่ละครั้งมีความสมดุลตามเพศ (ผู้ชาย ผู้หญิง) และสถานที่ (สหรัฐอเมริกา อินเดีย) ผู้ประเมินแต่ละคนให้คะแนนเพียงตัวอย่างการสนทนาเท่านั้น การสนทนาแต่ละครั้งมีคะแนนไม่ซ้ำกัน 60-70 คะแนน จำนวนแถวทั้งหมดในชุดข้อมูลนี้คือ 72103

• ขนาดดาวน์โหลด : 48.06 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 150.38 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): เฉพาะเมื่อ shuffle_files=False (train)

• แยก :

• โครงสร้างคุณสมบัติ :

FeaturesDict({
    'Q1_whole_conversation_evaluation': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'Q2_harmful_content_explicitly_sexual': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_financial_advice': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_harm_to_people_or_animals': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_health_and_safety_claims': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_how_tos_about_harmful_activities': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_obscenities_or_profanities': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_personal_information': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_promotes_or_condones_use_of_harmful_regulated_goods': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_promotes_or_condones_violence': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q2_harmful_content_violent_or_gory': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_3_Racial_religious_or_other_slurs_and_stereotypes_that_incites_or_promote_hatred_based_on_any_of_the_attributes_noted_above': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_calling_individuals_or_groups_evil_corrupt_or_malicious': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_incites_hatred': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_insults_about_emotional_romantic_and_or_sexual_attraction': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_physically_or_mentally_inferior': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_subhuman_comparisons': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_bias_superiority_or_subjugation_of_a_group': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q3_unfair_bias_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_conspiracy_theories': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_contradicts_expert_consensus': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_false_theories': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_other': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q4_misinformation_political': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'Q_overall': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'context': Text(shape=(), dtype=string),
    'degree_of_harm': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
    'harm_type': Sequence(ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=32)),
    'id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each row, representing all ratings by a single rater to a single conversation.),
    'item_id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each conversation.),
    'phase': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_age': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_education': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=3),
    'rater_gender': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
    'rater_id': Scalar(shape=(), dtype=int64, description=Numerical identifier for each rater.),
    'rater_locale': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=2),
    'rater_race': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=6),
    'rater_raw_race': Text(shape=(), dtype=string),
    'response': Text(shape=(), dtype=string),
})

• เอกสารคุณสมบัติ :

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):