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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一个用于训练高性能奖励模型的开源数据集。
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。
一个专注于整理最佳开源推理数据集的社区项目
Open Thoughts 是一个由 Bespoke Labs 和 DataComp 社区主导的项目,旨在整理高质量的开源推理数据集,用于训练先进的小模型。该项目汇集了来自斯坦福大学、加州大学伯克利分校、华盛顿大学等多所高校和研究机构的研究人员与工程师,致力于通过优质数据集推动推理模型的发展。其背景是当前推理模型在数学和代码推理等领域的应用需求日益增长,而高质量的数据集是提升模型性能的关键。该项目目前免费开放,主要面向研究人员、开发者以及对推理模型感兴趣的专业人士,其数据集和工具的开源性使其成为推动人工智能教育和研究的重要资源。
基于Gemma-2-27B架构的先进奖励模型
Skywork-Reward-Gemma-2-27B是一个基于Gemma-2-27B架构的先进奖励模型,专为处理复杂场景中的偏好而设计。该模型使用了80K高质量的偏好对数据进行训练,这些数据来源包括数学、编程和安全等多个领域。Skywork-Reward-Gemma-2-27B在2024年9月的RewardBench排行榜上位居第一,展示了其在偏好处理方面的强大能力。
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。
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