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# Dataset Card for TAIDE-14-tasks

### Dataset Summary

The "TAIDE-14-tasks" dataset, derived from the TAIDE project, encompasses 14 prevalent text generation tasks. This dataset features a collection of 140 prompts tailored for assessing Traditional Chinese Large Language Models (LLM). GPT-4 meticulously crafted these prompts using the provided task, domain, and keywords from the instructions, with further validation by human experts. Each data entry not only contains the main content but also offers both positive and negative reference responses. These positive and negative reference responses are generated by GPT-4 and then manually proofread to ensure accuracy and relevance. For those keen on evaluating LLMs, we advocate for the G-Eval methodology.
Topics Covered (50):
```
  {'人類學和社會學', '心理學和心理健康', '心靈和身心健康', '生物學和生物技術', '地理和地球科學',
  '老年人和長者議題', '汽車和交通', '宗教和信仰', '法律和法規', '社區和社會發展',
  '社會和文化議題', '社群媒體和網路文化', '青少年和成年人生活', '品牌和行銷', '建築和設計'
  '政治和國際關係', '科技和人工智慧', '科學和探索', '音樂和音樂創作', '飛行和航空業',
  '家庭和家居裝潢', '家庭和親密關係', '旅遊和探險', '時尚和美容', '時尚和配件',
  '神秘學和靈性', '財務和投資', '假日和節日', '動物和動物保護', '教育和學習',
  '飲食和烹飪', '傳媒和新聞業', '愛情和浪漫', '節能和可持續發展', '經濟和商業',
  '資料和統計學', '遊戲和遊戲設計', '電子商務和網路交易', '電影和電影產業', '慈善和志願服務',
  '演講和公共演講', '網路安全和隱私', '歷史和文化遺產', '環境和氣候變化', '職業和就業市場',
  '職業道德和商業道德', '醫學和健康', '寵物和動物福利', '藝術和文學', '體育和健身'}
```

Tasks Included (14):
```
  {'開放式生成', '分類', '問答', '摘要任務', '寫作', '翻譯', '文本分析', '常識推理', '寫信', '抽取', '推薦', '情緒分析', '提供建議', '對話生成'}
```

### Language

* Predominantly in Traditional Chinese.
* Some portions in English.

## Dataset Structure

### Data Columns

* Topic
* Task
* Keywords
* Prompt
* Input
* Positive Response
* Negative Response

### Data Instances
```
{
  'Topic': '科技和人工智慧',
  'Task': '寫信',
  'Keywords': '如何？',
  'Prompt': '假設你是一名人工智慧專家，一家公司希望了解如何將AI技術引入他們的產品。請寫一封回信，解釋如何將AI技術整合到他們的業務中。',
  'Input': '<noinput>',
  'Positive Response': '親愛的[公司名稱]：

                        非常感謝您的來信，我很高興能為您提供有關將AI技術整合到您的產品中的建議。在當今的科技世界中，人工智慧（AI）已經成為許多成功創新產品的核心驅動力之一。

                        首先，我建議您分析哪些部分的業務流程可以透過使用AI技術得到改進。這可以包括自動化的客戶服務，資料分析和預測，產品推薦等。確定這些範疇後，可以開始研究適用於每個特定問題的AI解決方案。

                        接下來，您需要建立一個專業的AI團隊，包括資料科學家、機器學習工程師、軟體開發人員等。此外，您可能需要提供相應的培訓，以確保團隊成員具備實現AI整合的技能。

                        在技術層面上，您可以選擇開源的機器學習框架，如TensorFlow或PyTorch，以編寫和設計自己的機器學習模型。此外，您還可以使用現有的API和AI平台，例如Google Cloud AI或Microsoft Azure AI，這些平台提供了大量預先設計的AI解決方案。

                        最後，將AI技術整合到產品中的過程應該是可持續且不斷優化的。確保持續收集資料，以便為機器學習模型提供更多資料，並不斷改進其性能。

                        希望我的建議對您有所幫助。如果您有任何進一步的疑問或需要專業建議，請隨時與我聯繫。

                        祝商祺！

                        [您的名字]',
  'Negative Response': '親愛的[公司名稱]：

                        嗨，謝謝你的信。把AI加到你的業務裡就是找個電腦高手，讓他們給你做個程式，然後看看有沒有什麼好玩的功能可以加進去，就這麼簡單。

                        祝好運！

                        [您的名字]',
}
```
## Licensing Information

The dataset is available under the [Creative Commons NonCommercial (CC BY-NC 4.0)](https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode).