• Descrizione :

RealToxicityPrompts: valutazione della degenerazione tossica neurale nei modelli linguistici

RealToxicityPrompts è un corpus di suggerimenti in inglese (in particolare l'inizio delle frasi) di varia tossicità. Questi prompt devono essere forniti come contesto a un modello linguistico autoregressivo (ad esempio GPT-2) e utilizzati per generare completamenti.

Maggiori dettagli sono presentati nel documento originale.

• Home page : https://github.com/allenai/real-tossicity-prompts

• Codice sorgente : tfds.datasets.real_toxicity_prompts.Builder

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): versione iniziale.

• Dimensione download : 3.46 GiB

• Dimensione del set di dati : 81.22 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'begin': int32,
    'challenging': bool,
    'continuation': FeaturesDict({
        'flirtation': float32,
        'identity_attack': float32,
        'insult': float32,
        'profanity': float32,
        'severe_toxicity': float32,
        'sexually_explicit': float32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
        'threat': float32,
        'toxicity': float32,
    }),
    'end': int32,
    'filename': Text(shape=(), dtype=string),
    'prompt': FeaturesDict({
        'flirtation': float32,
        'identity_attack': float32,
        'insult': float32,
        'profanity': float32,
        'severe_toxicity': float32,
        'sexually_explicit': float32,
        'text': Text(shape=(), dtype=string),
        'threat': float32,
        'toxicity': float32,
    }),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@article{gehman2020realtoxicityprompts,
  title={Realtoxicityprompts: Evaluating neural toxic degeneration in language models},
  author={Gehman, Samuel and Gururangan, Suchin and Sap, Maarten and Choi, Yejin and Smith, Noah A},
  journal={arXiv preprint arXiv:2009.11462},
  year={2020}
}