SailorFog-QAデータセットの中核的価値は、その革新的な難易度設計にある：
- デファジフィケーション元のデータはグラフサンプリング技術を使って再構築され、キーとなるエンティティ（人名や組織名など）は同義語で置き換えられるか、属性で一般化され、実際のシナリオにおける情報の不完全性をシミュレートする。例えば、"Transformer model "は、"Attention architecture proposed by a Google "と書き換えられる。
- マルチジャンプ推理チャレンジ問題40%は、3つ以上の情報源にまたがって導き出される必要があります。例えば、「テスラの2025年のバッテリー技術ルートを予測する」には、特許データ、役員インタビュー、学術論文の3種類のコンテンツを統合する必要があります。
- 評価次元の豊富さ従来の的中率に加え、情報のトレーサビリティ（提供される参照リンクの質）、推論の解釈可能性（論理的連鎖の完全性）といった特徴的な指標を考案した。
このデータセットには英語と中国語の12万サンプルが含まれており、WebSailorの強化学習の微調整フェーズに適用され、ファジーなクエリシナリオにおいてモデルのF1値が22.5%向上した。 WebAgent/dataset/sailorfog-QA.jsonl データを取得するために、ファイルはJSON Linesフォーマットで、各エントリーは次のようなフィールドを含んでいる：オリジナルの質問、ファジー質問、ゴールデンパス、裏付け証拠など。
この答えは記事から得たものである。WebAgent：インテリジェントなWeb情報検索・処理ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AI研究開発におけるSailorFog-QAデータセットのユニークな価値とは？
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