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korean-llm-trustworthiness-benchmark

	Korean LLM Trustworthiness Benchmark (Sample)




	
	개요

이 데이터셋은 AIHub의 "초거대 언어모델 신뢰성 벤치마크 데이터"를 기반으로 구축된 한국어 LLM 지시학습 데이터셋입니다. AI 모델의 세 가지 핵심 신뢰성 요소(도움적정성, 무해성, 정보정확성)를 평가하고 학습하기 위해 설계되었습니다.

모든 데이터는 train split에 통합되어 있으며, type 필드로 데이터 유형을 구분합니다:

필드명 설명

type 데이터 유형 (dpo_preference, sft_instruction, fact_checking)

prompt 프롬프트/질문 (DPO용)

chosen 선호 응답 (DPO용)

rejected 비선호 응답 (DPO용)

instruction 지시문 (SFT/Fact Checking용)

input 추가 입력 (SFT용)… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/neuralfoundry-coder/korean-llm-trustworthiness-benchmark.