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人类反馈是大语言模型（LLMS）的一致性的核心。但是，关于方法，域（Who），人（WHO）和目标（到什么目的）的方法（如何），反馈过程的开放问题仍然存在。为了浏览这些问题，我们介绍了P rism，该数据集绘制了来自75个国家 /地区的1,500名不同参与者的偏好，并在8,011个现场对话中以21 llms的方式表示偏好。使用P RISM，我们贡献了（i）更广泛的地理和人口参与反馈； （ii）两个国家的人口普查代表样本（美国，美国）； （iii）与详细参与者概况相关的个性化评级，允许样本人工制品的个性和归因。我们针对具有价值和有争议的问题的主观和多元文化观点，我们期望人际关系和跨文化分歧。我们在三个案例研究中使用P RISM来证明需要仔细考虑人类提供哪些对齐数据的需要。
棱镜对准数据集：什么参与性-NIPS论文
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