awesome-instruction-dataset

项目介绍：awesome-instruction-dataset

项目简介

awesome-instruction-dataset 是一个开源数据集集合，旨在为训练文本和多模态的对话式大型语言模型（LLMs）提供便利，例如 GPT-4、ChatGPT、LLaMA 和 Alpaca。这个项目专注于收集并提供丰富的指令微调数据集以及人类反馈强化学习（RLHF）数据集。这些数据集为研究人员和开发人员在进行模型训练和研究时提供了宝贵的资源。

数据集类型

此项目中的数据集可以分为以下几种：

1. 视觉指令微调数据集：包括图像、指令和答案的配对数据。
2. 文本指令微调数据集：主要用于文本生成和指令跟随任务。
3. 红队计划/人类反馈强化学习数据集（RLHF）：用于在有监督学习之上进一步提升模型行为表现。

数据集标签

为了帮助用户快速识别和使用适合其需求的数据集，项目内的数据集则会附带以下标签：

• 语言标签:

  • EN：英文指令数据集
  • CN：中文指令数据集
  • ML：多语言指令数据集

• 任务标签:

  • MT：多任务数据集，包含多个任务
  • TS：任务特定数据集，为特定任务量身定制

• 生成方式:

  • HG：人类生成数据集，由人类直接创建
  • SI：自我指令生成的数据集，通过自我指令方法生成
  • MIX：混合数据集，包含人类和机器生成的数据
  • COL：数据合集，从其他数据集集合中构成

具体数据集示例

其中一些重要的数据集包括：

• 视觉多模态指令数据集：

  • Vision-CAIR/MiniGPT-4: 包含高质量的图片和文本配对数据，用于视觉指令调优。

• 文本指令数据集：

  • tatsu-lab/Alpaca: 使用自我指令方法生成的52K数据集，专为指令跟随任务设计。

• 人类反馈强化学习数据集：

  • Anthropic/hh-rlhf: 这个数据集包含来自52B语言模型的数据和帮助率比较。

项目便利

awesome-instruction-dataset 项目的价值在于其开放性和多样性，使得研究人员和开发者能够轻松获取和使用各种类型的数据集来进行模型训练和微调。这种多样化的资源不仅促进了不同模型的开发，也对语言模型的性能改进起到了积极的作用。

总之，awesome-instruction-dataset 项目通过提供丰富的、分类清晰的指令数据集，助力学术界和工业界在智能对话研究中取得更大进展。