SciQAG-24D是一个用于微调和评估大语言模型的科学QA数据集，通过从科学文献中生成高质量的问答对。研究人员使用SciQAG框架构建了这个数据集，并使用RACAR指标对问答对进行评估和筛选。实验证明，在SciQAG-24D数据集上对LLM进行微调可以显著提高其在开放式问题解答和科学任务中的性能。