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言談名言相關資料
- WildChat: 1M ChatGPT Interaction Logs in the Wild - OpenReview
The WildChat dataset provides 570K ChatGPT interaction logs, with a notable amount of potentially harmful elements, including violence and sexual content Therefore, the release of the WildChat dataset should be strictly reviewed
- W C 1M C GPT I L W - OpenReview
In WILDCHAT, we note a significant influence of online social media platforms in promoting jailbreaking behaviors, where many jailbreaking prompts used by users are exact copies found circulating online
- Forum - OpenReview
Promoting openness in scientific communication and the peer-review process
- WildChat-50m: A Deep Dive Into the Role of Synthetic Data . . . - OpenReview
While WildChat-1M offers valuable insights into real-world chatbot interactions across multiple languages, our approach with WildChat-50m explores the complementary direction of high-volume synthetic data for post-training
- Implicit User Feedback in Human-LLM Dialogues: Informative to. . .
We study implicit user feedback in two user-LM interaction datasets (WildChat and LMSYS) First, we analyze user feedback in the human-LLM conversation trajectory, providing insights on when and why such feedback occurs
- Developing Story: Case Studies of Generative AI’s Use in Journalism
TL;DR: We analyze journalists' use of LLMs via Wildchat conversations and published articles, recommending updated guidelines for AI in journalism and increased AI literacy for practitioners
- Developing Story: Case Studies of Generative AI’s Use in Journalism
To achieve this, we probe the publicly available WildChat dataset (Zhao et al , 2024) of human-chatbot interactions We identify potential journalist queries in WildChat, match them to published articles on two news agency websites, and analyze the resulting set of interactions Given WildChat’s scope and that other agencies likely use generative AI, we refer to the two identified agencies
- Magpie: Alignment Data Synthesis from Scratch by Prompting Aligned. . .
Notably, as shown in Tables 1 and 10, Magpie's two-turn conversations already outperform multi-turn conversations from established datasets like UltraChat and WildChat To further validate Magpie's effectiveness in multi-turn scenarios, we conducted additional experiments using the MT-Bench benchmark
- From Crowdsourced Data to High-quality Benchmarks: Arena-Hard and . . .
We apply BenchBuilder to datasets such as Chatbot Arena and WildChat-1M, extracting challenging prompts and utilizing LLM-as-a-Judge for automatic model evaluation To validate benchmark quality, we propose new metrics to measure a benchmark’s alignment with human preferences and ability to separate models
- A False Sense of Privacy: Evaluating Textual Data Sanitization. . .
We apply our framework to two datasets: MedQA, containing medical records, and WildChat, comprising individual conversations with ChatGPT Our results demonstrate that seemingly innocuous auxiliary information, such as specific speech patterns, can be used to deduce personal attributes like age or substance use history from the synthesized dataset
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