使用场景

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。