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。 展开 浏览量：11 s1785318098921236 打开站点
