• Opis :

RealToxicityPromppts: Ocena toksycznego zwyrodnienia neuronów w modelach językowych

RealToxicityPrompts to zbiór angielskich podpowiedzi (w szczególności początków zdań) o różnej toksyczności. Podpowiedzi te mają służyć jako konteksty dla modelu języka autoregresyjnego (tj. GPT-2) i służyć do generowania uzupełnień.

Więcej szczegółów przedstawiono w artykule oryginalnym.

• Strona główna : https://github.com/allenai/real-toksyczność-prompts

• Kod źródłowy : tfds.datasets.real_toxicity_prompts.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja pierwsza.

• Rozmiar pliku do pobrania : 3.46 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 81.22 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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,
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}