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当然，以下是一个Point-wise 格式的数据样例，通常用于训练“LLM作为裁判”（LLM-as-a-Judge）模型，在这个设置中，每条数据表示一个候选项与一个问题的对应关系，并附有一个独立的评分（score）或标签（label），用于衡量该候选项的质量。

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🧾 Point-wise 数据格式样例（JSON 格式）

{"question": "如何提高工作效率？","candidate": "制定每天的工作计划，并优先完成最重要的任务。","score": 4.5
}

或（带标签）：

{"question": "如何提高工作效率？","candidate": "每天喝咖啡就能提高效率。","label": "not helpful"
}

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🧠 Point-wise vs Pair-wise vs List-wise 简述：

类型	描述	示例	用途
Point-wise	每个候选项单独打分	Q + A → Score	分类/回归
Pair-wise	候选项两两比较优劣	Q + A1 vs A2 → A1 更好	排序学习
List-wise	一组候选项整体排序	Q + [A1, A2, A3] → 排序	复杂排序、重排序任务

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如果你希望我帮你生成一批 point-wise 数据用于评估任务、训练模型，或者转换已有数据集为该格式，也可以告诉我。