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awesome-llm-human-preference-datasets: 大语言模型人类偏好数据集资源整理

大语言模型(LLM)的发展日新月异,但要让模型真正理解并满足人类需求,还需要大量高质量的人类偏好数据集。本文为您整理了GitHub上备受关注的awesome-llm-human-preference-datasets项目,该项目汇集了多个用于LLM指令微调、RLHF(基于人类反馈的强化学习)和评估的开源人类偏好数据集。

项目简介

awesome-llm-human-preference-datasets是一个精心策划的资源列表,收录了多个用于大语言模型训练和评估的人类偏好数据集。这些数据集对于提升模型的指令跟随能力、对话质量和语言理解能力至关重要。无论您是从事聊天机器人开发、响应生成还是语言理解研究,都能在这里找到有价值的资源。

主要数据集

以下是该项目收录的部分重要数据集:

1. OpenAI WebGPT Comparisons

   • 包含20k个比较样本,每个样本包含一个问题、一对模型答案和人工评分
   • 用于训练OpenAI WebGPT的奖励模型

2. Anthropic Helpfulness and Harmlessness Dataset (HH-RLHF)

   • 总计170k个人类偏好比较,用于训练有帮助且无害的AI助手
   • 包含基础数据集、拒绝采样数据集和在线迭代数据集

3. Stanford Human Preferences Dataset (SHP)

   • 385K个人类偏好样本,覆盖18个领域的问题/指令响应
   • 用于训练RLHF奖励模型和NLG评估模型

4. Human ChatGPT Comparison Corpus (HC3)

   • 60k人工回答和27K ChatGPT回答,共计约24K个问题
   • 提供中文版本

使用方法

1. 访问项目GitHub页面: awesome-llm-human-preference-datasets

2. 浏览README文件,了解各个数据集的基本信息

3. 点击感兴趣的数据集链接,进入相应的Hugging Face页面

4. 根据Hugging Face提供的说明下载和使用数据集

5. 在您的LLM项目中应用这些数据集进行训练或评估

总结

awesome-llm-human-preference-datasets项目为LLM研究人员提供了丰富的人类偏好数据资源。通过利用这些高质量数据集,我们可以更好地训练和评估大语言模型,使其更符合人类偏好和需求。无论您是学术研究者还是行业从业者,都可以从这个项目中获得宝贵的资源和灵感。

希望本文的介绍能帮助您更好地了解和使用awesome-llm-human-preference-datasets项目。如果您对大语言模型和人类偏好数据感兴趣,不妨深入探索这些资源,相信会对您的研究或开发工作带来启发和帮助。