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SecBench: A Comprehensive Multi-Dimensional Benchmarking Dataset for LLMs in Cybersecurity
SecBench 논문 리뷰 — 4.4만+ 객관식과 3천+ 주관식으로 구성된, 중·영 이중언어 대규모 사이버 보안 지식·추론 평가 데이터셋
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ALMA: 9,000개 주석만으로 LLM을 정렬하기
Red-Teaming 시리즈 #22 — 9K 라벨(전체의 1% 미만)로 합성 데이터를 만들어 정렬하는 데이터 효율 기법 (Yasunaga et al., Meta, 2024)
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PIKA: 난이도에 집중한 expert-level 합성 정렬 데이터셋
Red-Teaming 시리즈 #21 — prompt 난이도에 집중해 30K로 10M 규모를 능가하는 합성 SFT/preference 데이터셋 (arXiv 2025)
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WildJailbreak: in-the-wild 탈옥을 대규모로 합성한 안전 학습 데이터셋
Red-Teaming 시리즈 #20 — WildTeaming으로 합성한 vanilla/adversarial × harmful/benign 학습 데이터와 over-refusal 문제 (Jiang et al., AI2, NeurIPS 2024)
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BeaverTails: helpfulness와 harmlessness를 분리한 안전 정렬 데이터셋
Red-Teaming 시리즈 #19 — helpfulness/harmlessness를 분리 라벨링한 QA 데이터셋과 14개 위해 카테고리, QA-moderation (Ji et al., PKU, NeurIPS 2023)