HelpSteer2

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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