使用场景

研究人员使用 prism-alignment 数据集来分析不同文化背景下人们对 AI 行为的偏好。

学生利用该数据集进行课程项目，探索 AI 伦理和价值观问题。

开发者利用数据集中的反馈来训练和优化对话系统，使其更加符合用户的期望和价值观。

产品特色

包含多种模态，如表格和文本，以及多种格式，如 JSON。

涵盖英语语言数据，大小在10M至100M之间。

数据集带有详细的标签，如对齐、人类反馈、偏好、AI 安全等。

支持使用 pandas 和 mlcroissant 等库进行数据处理。

遵循 Creative Commons 许可协议，鼓励研究和教育使用。

数据集经过伦理审查，并由多方资助和支持。

使用教程

第一步：访问 Hugging Face 上的 prism-alignment 数据集页面。

第二步：下载数据集，根据需要选择合适的格式和子集。

第三步：使用 pandas 或 mlcroissant 等库对数据进行加载和初步探索。

第四步：根据研究目的，筛选和分析数据集中的相关变量。

第五步：利用数据集中的反馈信息来指导 AI 模型的训练和优化。

第六步：在研究或项目中应用所得结论，改进 AI 的价值观对齐。

第七步：遵循数据集的使用协议，正确引用数据集来源。