HelpSteer2是由NVIDIA发布的一个开源数据集，旨在支持训练能够对齐模型以使其更加有帮助、事实正确和连贯，同时在响应的复杂性和冗余度方面具有可调节性。该数据集与Scale AI合作创建，当与Llama 3 70B基础模型一起使用时，在RewardBench上达到了88.8%的表现，是截至2024年6月12日最佳的奖励模型之一。
需求人群：
"HelpSteer2数据集主要面向需要训练和优化对话系统、奖励模型和语言模型的开发者和研究人员。它特别适合那些希望提高模型在特定任务上表现的专业人士，例如客户服务自动化、虚拟助手或任何需要自然语言理解和生成的场景。"
使用场景示例：
用于训练SteerLM回归奖励模型，提高对话系统在特定任务上的表现。
作为研究项目的一部分，分析和比较不同模型在处理多轮对话时的响应质量。
在教育领域，帮助学生理解如何通过机器学习技术来改进语言模型的响应。
产品特色：
包含21,362个样本，每个样本包括一个提示、一个响应以及五个人类标注的属性评分。
属性评分包括帮助性、正确性、连贯性、复杂性和冗余度。
支持多轮对话的样本，可以用于基于偏好对的DPO或Preference RM训练。
响应由10种不同的内部大型语言模型生成，提供多样化但合理的响应。
使用Scale AI进行标注，确保了数据集的质量和一致性。
数据集遵循CC-BY-4.0许可，可以自由使用和分发。
使用教程：
步骤1：访问Hugging Face官网并搜索HelpSteer2数据集。
步骤2：下载数据集，并使用适当的工具或库加载数据集。
步骤3：根据项目需求，选择数据集中的特定样本或属性进行分析。
步骤4：使用数据集训练或优化你的语言模型，监控模型在各个属性上的表现。
步骤5：调整模型参数，根据需要改进模型的训练过程。
步骤6：评估模型性能，确保其在帮助性、正确性和其他关键属性上达到预期标准。
步骤7：将训练好的模型部署到实际应用中，如聊天机器人或虚拟助手。
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70亿参数的多方面奖励模型
Llama3-70B-SteerLM-RM是一个70亿参数的语言模型，用作属性预测模型，一个多方面的奖励模型，它在多个方面对模型响应进行评分，而不是传统奖励模型中的单一分数。该模型使用HelpSteer2数据集训练，并通过NVIDIA NeMo-Aligner进行训练，这是一个可扩展的工具包，用于高效和高效的模型对齐。
多维奖励模型，助力构建自定义大型语言模型。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型，用于合成数据生成管道，帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型（LLMs）。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成，能够将响应末尾的标记转换为五个标量值，对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度，并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
用于训练大型语言模型的开源合成数据生成管道。
Nemotron-4 340B是NVIDIA发布的一系列开放模型，专为生成合成数据以训练大型语言模型（LLMs）而设计。这些模型经过优化，可以与NVIDIA NeMo和NVIDIA TensorRT-LLM配合使用，以提高训练和推理的效率。Nemotron-4 340B包括基础、指令和奖励模型，形成一个生成合成数据的管道，用于训练和完善LLMs。这些模型在Hugging Face上提供下载，并很快将在ai.nvidia.com上提供，作为NVIDIA NIM微服务的一部分。
提升文本到图像生成的可控性
ControlNet++是一种新型的文本到图像扩散模型，通过显式优化生成图像与条件控制之间的像素级循环一致性，显著提高了在各种条件控制下的可控性。它通过使用预训练的判别性奖励模型来提取生成图像的对应条件，并优化输入条件控制与提取条件之间的一致性损失。此外，ControlNet++引入了一种高效的奖励策略，通过向输入图像中添加噪声来扰动图像，然后使用单步去噪图像进行奖励微调，避免了与图像采样相关的大量时间和内存成本。
通过加权平均奖励模型提高大型语言模型的效率和可靠性。
WARM是一种通过加权平均奖励模型（WARM）来对齐大型语言模型（LLMs）与人类偏好的解决方案。首先，WARM对多个奖励模型进行微调，然后在权重空间中对它们进行平均。通过加权平均，WARM相对于传统的预测集成方法提高了效率，同时改善了在分布转移和偏好不一致性下的可靠性。我们的实验表明，WARM在摘要任务上的表现优于传统方法，使用最佳N和RL方法，WARM提高了LLM预测的整体质量和对齐性。
文本到视频的指导生成模型
InstructVideo 是一种通过人类反馈用奖励微调来指导文本到视频的扩散模型的方法。它通过编辑的方式进行奖励微调，减少了微调成本，同时提高了微调效率。它使用已建立的图像奖励模型，通过分段稀疏采样和时间衰减奖励的方式提供奖励信号，显著提高了生成视频的视觉质量。InstructVideo 不仅能够提高生成视频的视觉质量，还能保持较强的泛化能力。欲了解更多信息，请访问官方网站。
一键发送文本到OpenAI GPTs，快速定制
GPTs Enhancer是一个强大的工具，旨在增强与OpenAI GPT模型的交互。它允许用户定制命令，自动将网页上的文本发送到GPT，并快速获得智能反馈。它可用于语言模型训练、写作支持或简单的互动娱乐。
ChatGPT优秀的促使库和AI社区
GpTea是一个集成了大量ChatGPT促使并拥有繁荣的AI社区的终极促使站。用户可以发现大量ChatGPT促使并与其他AI爱好者分享交流。它提供了丰富的写作素材、语言模型训练等功能。GpTea为用户提供了一个学习、创作和分享的平台。
领先的聊天AI平台
Chai Research是领先的聊天AI平台，拥有数十亿条聊天消息的专有数据集，并投入300万美元进行语言模型训练，以提供独特而吸引人的体验。现在，数百万人在我们的平台上进行聊天，我们不断优化语言模型，让它们比以往任何时候都更具娱乐性。我们的愿景是让数百万人参与聊天、创造和共享聊天AI人格，打造一个更开放、民主的智能聊天平台。
企业自动化平台
Moveworks 是一个基于世界上最先进的大型语言模型训练的生成式 AI 的企业自动化平台，能够自动化工作流程。它适用于各个部门，提供了自然语言的连接和沟通方式，帮助员工更高效地完成工作。
RAG-based LLM agents的Elo排名工具
RAGElo是一个工具集，使用Elo评分系统帮助选择最佳的基于检索增强生成（RAG）的大型语言模型（LLM）代理。随着生成性LLM在生产中的原型设计和整合变得更加容易，评估仍然是解决方案中最具有挑战性的部分。RAGElo通过比较不同RAG管道和提示对多个问题的答案，计算不同设置的排名，提供了一个良好的概览，了解哪些设置有效，哪些无效。
一站式网页设计工作空间
Scene是一个集网页设计、协作、发布于一体的在线平台。它通过提供AI助手Muse，帮助用户从概念到部署的整个设计过程中，优化网站设计、内容创作和团队协作。Scene的主要优点包括简化设计流程、提高效率、降低成本，并通过AI技术提升用户体验。
一个判断文风的趣味测试工具
「测测你写得像谁」testurtext.site是一个通过分析文本来识别不同作家文风的在线工具。它利用先进的算法和人工智能技术，帮助用户了解文本的写作风格，并与著名作家的风格进行比较。这个文风测试工具不仅具有娱乐性，还能为写作爱好者提供灵感和学习的机会。
AI驱动的演示平台，提供人性化交互体验。
DemoDazzle是一个利用OpenAI高级语言模型的AI驱动演示平台，旨在自动化各种产品和服务的演示和引导过程。该平台通过创建定制化的虚拟形象，提供实时的AI会话和问题解答，以提升用户体验和满意度。产品的主要优点包括智能化、个性化和高效率。DemoDazzle即将上线，目前处于测试模式。
在线文本转语音平台，AI配音神器。
TTSMaker是一款在线的文本转语音平台，通过AI人工智能算法将文本轻松转换成音频。它支持50多种语言和300多个语音包风格，适用于视频配音、有声读物、教育培训和产品营销等多种场景。用户可以免费使用TTSMaker合成语音，并且拥有合成的音频文件的100%版权，可以用于任何合法的商业用途。
获取竞争对手广告创意的洞察
Ad Intel是一个提供广告创意洞察的在线平台，旨在帮助用户通过分析竞争对手的广告来获取数据支持的行动建议。它通过自动化的方式识别、跟踪和分析竞争对手的成功广告，从而节省用户在广告图书馆中搜索的时间，减少盲目测试的广告支出，并提供可操作的建议来提高广告的投资回报率(ROAS)。该平台由位于加利福尼亚州旧金山的MadMen AI团队开发，由Sesame Labs在2024年发布。
AI模型提供商，提供丰富的Hugging Face模型访问。
Featherless是一个AI模型提供商，专注于为订阅者提供持续扩展的Hugging Face模型库。它支持LLaMA-3等模型架构，提供个性化和隐私保护的服务，不记录用户聊天或提示。Featherless提供了两种定价计划，基础版每月10美元，高级版每月25美元，分别提供最大15B和72B模型的访问权限。
基于代理的自动化系统，专注于网页自动化。
Agent-E 是一个基于 AutoGen 代理框架的系统，旨在自动化用户计算机上的操作，目前专注于浏览器内的自动化。它通过自然语言与网页浏览器交互，执行填写表单、搜索和排序电商产品、定位网站内容、管理播放设置、执行网络搜索、管理项目管理平台任务等操作。Agent-E 正在成长中，已经能够处理多样化的任务，但最佳任务是用户自行发掘的。
智能问答助手，快速响应各种问题。
Chatgoo是一个智能问答网站，它能够快速地回答用户的各种问题，提供即时的交互体验。该产品背后的技术可能涉及自然语言处理和机器学习，使得它能够理解和回应用户的查询。作为一个聊天工具，它可能具有广泛的应用场景，从日常对话到专业咨询。
快速搭建个性化网站
Notion Sites 是一个简单易用的网站搭建工具，用户可以通过拖放式构建块快速创建个性化网站，无需编写复杂的HTML或代码。它提供了超过10,000个模板，涵盖个人网站、活动页面、旅行指南、职位发布板和帮助中心等类型。Notion Sites 支持自定义域名、导航栏、主题、图标等，帮助用户打造独特的在线身份。此外，它还提供了数据库管理、AI辅助内容填充和搜索引擎优化等高级功能，以提升网站的专业度和访问量。
分布式长视频生成技术
Video-Infinity 是一种分布式长视频生成技术，能够在5分钟内生成2300帧的视频，速度是先前方法的100倍。该技术基于VideoCrafter2模型，采用了Clip Parallelism和Dual-scope Attention等创新技术，显著提高了视频生成的效率和质量。
自动驾驶与视觉语言模型的融合
DriveVLM是一个自动驾驶系统，它利用视觉语言模型(VLMs)来增强场景理解和规划能力。该系统通过独特的推理模块组合，包括场景描述、场景分析和分层规划，以提高对复杂和长尾场景的理解。此外，为了解决VLMs在空间推理和计算需求上的局限性，提出了DriveVLM-Dual，这是一个混合系统，结合了DriveVLM的优势和传统自动驾驶流程。在nuScenes数据集和SUP-AD数据集上的实验表明，DriveVLM和DriveVLM-Dual在处理复杂和不可预测的驾驶条件方面非常有效。最终，DriveVLM-Dual在生产车辆上进行了部署，验证了其在现实世界自动驾驶环境中的有效性。
AI助力教育工具，一键生成教学资源。
Porosheets是一个以教师为中心设计的AI教育工具，旨在通过AI技术减轻教师在资源创建上的压力，让他们更专注于提供高质量的教育。它提供了工作表生成、评分标准生成和课程计划生成等功能，支持多语言，为教师、家长和学生提供一站式服务。
客户反馈分析工具，快速获取洞察。
Survicate是一个专注于客户反馈分析的在线平台，通过集成多种调查工具和AI助手，帮助企业快速收集和分析客户反馈，从而优化产品体验和市场策略。该产品以其易用性、高效的数据分析能力和广泛的集成选项而受到市场的青睐。
基于模板的报告渲染平台
Wang-Template是一个从实际生产平台中提取的报告渲染模块，作为一个独立的报告生成系统。它采用BS架构，主要提供后端服务，支持多种数据源和报告类型，具有轻量级、易扩展、易于集成和智能化的特点。
简化法律文件，提升理解效率
review.legal是一个AI法律助手，旨在简化和缩短复杂的法律文件，帮助用户更快地理解并审查合同。它通过缩短合同条款、简化语言、翻译成用户母语等功能，让用户能够更轻松地处理法律文件。
一站式SQL查询协作和管理平台
Sherloq是一个为SQL用户设计的数据分析和管理工具，它通过提供SQL查询的协作、可访问性、一致性和统一性，帮助用户更高效地管理和使用SQL查询。Sherloq的主要优点包括无需集成即可使用、支持快速获取特定问题的答案、节省时间的共享查询功能、以及对数据安全性的重视。此外，Sherloq还获得了Product Hunt Award 2022年数据分析类别的第一名，并在G2上获得了4.9的高评分。
实验室数字化助手，提升科研效率。
Ascenscia是一个专门针对科学实验室设计的AI语音助手，通过与实验室软件和机器的集成，实现免提交互，加速数据收集，优化工作流程，减少错误，并加速研发周期。产品具备97%的准确率理解复杂科学术语，支持端到端加密确保数据安全，提供多语言服务，并可定制以适应不同实验室的独特需求。
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