HelpSteer2

Um conjunto de dados de código aberto usado para treinar modelos de recompensa de alto desempenho.

Produto ComumCódigo AbertoConjunto de dados de código abertoModelo de recompensa

HelpSteer2 é um conjunto de dados de código aberto lançado pela NVIDIA, projetado para auxiliar no treinamento de modelos alinhados para serem mais úteis, factuais e coerentes, com ajuste na complexidade e redundância das respostas. Criado em colaboração com a Scale AI, atingiu 88,8% no RewardBench quando usado com o modelo base Llama 3 70B, sendo um dos melhores modelos de recompensa até 12 de junho de 2024.

Contém 21.362 amostras
cada uma incluindo um prompt
uma resposta e cinco pontuações de atributos anotadas por humanos.
As pontuações de atributos incluem ajuda
precisão
coerência
complexidade e redundância.
Suporta amostras de conversas de várias rodadas
podendo ser usado para treinamento DPO ou Preference RM baseado em pares de preferências.
As respostas foram geradas por 10 diferentes modelos de linguagem grandes internos

O conjunto de dados HelpSteer2 destina-se principalmente a desenvolvedores e pesquisadores que precisam treinar e otimizar sistemas de diálogo
modelos de recompensa e modelos de linguagem. É particularmente adequado para profissionais que desejam melhorar o desempenho de modelos em tarefas específicas
como automação de atendimento ao cliente
assistentes virtuais ou qualquer cenário que exija compreensão e geração de linguagem natural.

Usado para treinar o modelo de recompensa de regressão SteerLM
melhorando o desempenho de sistemas de diálogo em tarefas específicas.
Como parte de um projeto de pesquisa
analisar e comparar a qualidade das respostas de diferentes modelos no tratamento de conversas de várias rodadas.
Na área da educação

Passo 1: Acesse o site oficial do Hugging Face e procure pelo conjunto de dados HelpSteer2.
Passo 2: Baixe o conjunto de dados e carregue-o usando as ferramentas ou bibliotecas apropriadas.
Passo 3: Selecione amostras ou atributos específicos do conjunto de dados para análise
de acordo com as necessidades do projeto.
Passo 4: Use o conjunto de dados para treinar ou otimizar seu modelo de linguagem

Abrir Site

HelpSteer2 Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

HelpSteer2 Tendência de Visitas

HelpSteer2 Distribuição Geográfica das Visitas

HelpSteer2 Fontes de Tráfego

HelpSteer2 Alternativas

HelpSteer2 — Um conjunto de dados de código aberto usado para treinar modelos de recompensa de alto desempenho.

Código Aberto

•Conjunto de dados de código aberto•Modelo de recompensa

162

Skywork-Reward-Gemma-2-27B — Modelo de recompensa avançado baseado na arquitetura Gemma-2-27B

Programação

•Modelo de Recompensa•Processamento de Preferências

Llama3-70B-SteerLM-RM — Modelo de Recompensa Multifacetado com 70 bilhões de parâmetros

Programação

•IA•Modelo de Linguagem

228

WARM — Melhora a eficiência e a confiabilidade de modelos de linguagem grandes por meio de um modelo de recompensa de média ponderada.

Produtividade

•Inteligência Artificial•Modelos de Linguagem Grandes

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