本研究解决了当前对话知识图谱问答数据集更新和配置灵活性不足的问题。提出的convkgyarn方法能够生成高质量、可扩展的对话kgqa数据集，适应用户多样化的交互需求。研究结果表明，convkgyarn能够显著提升kgqa的基础，并有效评估大型语言模型的参数知识，具有广泛的应用潜力。
该文章介绍了一个包含100万条真实对话的数据集，用于研究人们与大型语言模型的互动。数据集包含25个大规模语料库，通过四个应用案例展示了其多功能性。作者认为该数据集将成为理解和推进大型语言模型能力的有价值资源。
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