HelpSteer2

HelpSteer2是由NVIDIA 發布的開源資料集，旨在支援訓練能夠對齊模型以使其更加有幫助、事實正確和連貫，同時在響應的複雜性和冗餘度方面具有可調節性。該資料集與Scale AI 合作創建。

需求人群：

HelpSteer2資料集主要針對需要訓練和優化對話系統、獎勵模型和語言模型的開發者和研究人員。它特別適合那些希望提高模型在特定任務上表現的專業人士，例如客戶服務自動化、虛擬助理或任何需要自然語言理解和產生的場景。

使用場景範例：

用於訓練SteerLM 迴歸獎勵模型，提升對話系統在特定任務上的表現。

作為研究項目的一部分，分析和比較不同模型在處理多輪對話時的反應品質。

在教育領域，幫助學生理解如何透過機器學習技術來改善語言模型的反應。

產品特色：

包含21,362 個樣本，每個樣本包括一個提示、一個回應以及五個人類標註的屬性評分。

屬性評分包括幫助性、正確性、連貫性、複雜性和冗餘度。

支援多輪對話的樣本，可以用於基於偏好對的DPO 或Preference RM 訓練。

回應由10 種不同的內部大型語言模型生成，提供多樣化但合理的回應。

使用Scale AI 進行標註，確保了資料集的品質和一致性。

資料集遵循CC-BY-4.0 許可，可以自由使用和分發。

使用教學：

步驟1：造訪Hugging Face 官網並搜尋HelpSteer2資料集。

步驟2：下載資料集，並使用適當的工具或庫載入資料集。

步驟3：根據專案需求，選擇資料集中的特定樣本或屬性進行分析。

步驟4：使用資料集訓練或優化你的語言模型，監控模型在各個屬性上的表現。

步驟5：調整模型參數，根據需要改進模型的訓練流程。

步驟6：評估模型效能，確保其在幫助性、正確性和其他關鍵屬性上達到預期標準。

步驟7：將訓練好的模型部署到實際應用中，例如聊天機器人或虛擬助理。