論文の概要: HelpSteer2: Open-source dataset for training top-performing reward models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08673v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 22:28:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 21:57:44.931423
- Title: HelpSteer2: Open-source dataset for training top-performing reward models
- Title（参考訳）: HelpSteer2:トップパフォーマンス報酬モデルのトレーニングのためのオープンソースデータセット
- Authors: Zhilin Wang, Yi Dong, Olivier Delalleau, Jiaqi Zeng, Gerald Shen, Daniel Egert, Jimmy J. Zhang, Makesh Narsimhan Sreedhar, Oleksii Kuchaiev,
- Abstract要約: 我々はパーミッシブにライセンスされた選好データセットであるHelpSteer2を開発した。
HelpSteer2は1万のレスポンスペアで構成されている。
本稿では,報奨モデルによって予測される多属性スコアを効果的に活用できるモデルアライメント手法であるSteerLM 2.0を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.214886217647157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-quality preference datasets are essential for training reward models that can effectively guide large language models (LLMs) in generating high-quality responses aligned with human preferences. As LLMs become stronger and better aligned, permissively licensed preference datasets, such as Open Assistant, HH-RLHF, and HelpSteer need to be updated to remain effective for reward modeling. Methods that distil preference data from proprietary LLMs such as GPT-4 have restrictions on commercial usage imposed by model providers. To improve upon both generated responses and attribute labeling quality, we release HelpSteer2, a permissively licensed preference dataset (CC-BY-4.0). Using a powerful internal base model trained on HelpSteer2, we are able to achieve the SOTA score (92.0%) on Reward-Bench's primary dataset, outperforming currently listed open and proprietary models, as of June 12th, 2024. Notably, HelpSteer2 consists of only ten thousand response pairs, an order of magnitude fewer than existing preference datasets (e.g., HH-RLHF), which makes it highly efficient for training reward models. Our extensive experiments demonstrate that reward models trained with HelpSteer2 are effective in aligning LLMs. In particular, we propose SteerLM 2.0, a model alignment approach that can effectively make use of the rich multi-attribute score predicted by our reward models. HelpSteer2 is available at https://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2 and code is available at https://github.com/NVIDIA/NeMo-Aligner
- Abstract（参考訳）: 高品質な嗜好データセットは、人間の嗜好に沿った高品質な応答を生成するために、大きな言語モデル(LLM)を効果的に導くことができる報酬モデルのトレーニングに不可欠である。
LLMはより強力で整合性が高くなり、Open Assistant、HH-RLHF、HelpSteerといったパーミッシブにライセンスされた選好データセットは、報酬モデリングに有効であるように更新する必要がある。
GPT-4のようなプロプライエタリなLCMからの嗜好データを消し去る方法は、モデル提供者によって課される商業的利用を制限する。
生成された応答と属性ラベリングの品質を改善するため、パーミッシブライセンスの選好データセットであるHelpSteer2(CC-BY-4.0)をリリースする。
HelpSteer2でトレーニングされた強力な内部ベースモデルを使用して、2024年6月12日時点で、Reward-BenchのプライマリデータセットのSOTAスコア(92.0%)を達成でき、現在リストされているオープンおよびプロプライエタリモデルを上回るパフォーマンスを実現しています。
注目すべきなのは、HelpSteer2は1万のレスポンスペアで構成されており、既存の好みデータセット(例えばHH-RLHF)よりも桁違いに少ないため、報酬モデルのトレーニングに非常に効率的であることだ。
我々は,HelpSteer2を用いてトレーニングした報酬モデルがLLMの整列に有効であることを示す。
特に,報奨モデルによって予測される多属性スコアを効果的に活用できるモデルアライメント手法であるSteerLM 2.0を提案する。
HelpSteer2はhttps://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2で、コードはhttps://github.com/NVIDIA/NeMo-Alignerで入手できる。
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