开源项目推荐：awesome-llm-human-preference-datasets

开源项目推荐：awesome-llm-human-preference-datasets

awesome-llm-human-preference-datasets A curated list of Human Preference Datasets for LLM fine-tuning, RLHF, and eval. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-llm-human-preference-datasets

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是由开源社区贡献的Human Preference Datasets集合，专门为大型语言模型（LLM）的指令微调（Instruction Tuning）、基于人类反馈的强化学习（RLHF）以及评估提供数据支持。该项目的主要编程语言是Python，便于研究人员和数据科学家使用和集成。

2. 项目的核心功能

项目核心功能是收集和整理了一系列开源的人类偏好数据集，这些数据集包含了人类对于模型生成内容的偏好评分，可以帮助模型更好地理解和遵循人类的指令，提高生成的文本质量。以下是项目的几个核心功能：

• 数据集整理：搜集了包括OpenAI WebGPT Comparisons、OpenAI Summarization、Anthropic HH-RLHF等多个数据集，涵盖了从问题回答到文本摘要，再到有害性评估的各种场景。
• 多样性支持：支持多种语言的数据集，如OpenAssistant Conversations Dataset包含了35种语言的对话数据，使得模型可以在多语言环境下进行训练和评估。
• 评估工具：提供了用于评估RLHF奖励模型和自然语言生成（NLG）模型的斯坦福人类偏好数据集（SHP）。

3. 项目最近更新的功能

近期项目更新主要包括：

• 数据集的扩展：增加了更多的数据集，如HuggingFace H4 StackExchange Preference Dataset，提供了基于Stackoverflow社区投票的数据集，用于训练和评估。
• 数据质量的提升：对现有数据集进行了筛选和清洗，提高了数据集的质量和一致性。
• 新功能的集成：例如，HH_golden数据集的加入，提供了重新编写的无害答案，用于对比和提升模型的无害性指标。

通过这些更新，项目不仅丰富了数据资源，也提升了数据集的实用性和研究价值，对于推动LLM技术的发展具有积极意义。

awesome-llm-human-preference-datasets A curated list of Human Preference Datasets for LLM fine-tuning, RLHF, and eval. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-llm-human-preference-datasets