有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences|用户偏好分析数据集|自然语言处理数据集
收藏hugging_face2023-03-08 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://hf-mirror.com/datasets/HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences
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链接失效反馈资源简介：
该数据集包含来自Stack Overflow数据集的问题和答案，专门用于偏好模型训练。数据集中的问题至少有两个答案，每个答案根据点赞数和提问者的接受情况获得分数。此数据集还可用于指令微调和语言模型训练。README文件中还提供了一个用于创建二值化数据集的脚本，这对于偏好模型预训练至关重要。数据集遵循cc-by-sa-4.0许可，具有特定的归属要求。
提供机构：
HuggingFaceH4
原始信息汇总
H4 Stack Exchange Preferences Dataset 概述
数据集描述
- 数据集名称: H4 Stack Exchange Preferences Dataset
- 数据集用途: 主要用于偏好模型训练，也可用于指令微调和语言模型训练。
- 数据集内容: 包含从Stack Overflow数据转储中筛选出的问题及其至少两个答案，每个答案附有根据Anthropic论文定义的评分。
- 评分机制: 评分计算公式为
score = log2 (1 + upvotes) 四舍五入到最近的整数，如果答案被提问者接受则加1，如果upvotes为负则评分设为-1。 - 数据集大小: 下载大小为22.13 GB。
- 数据集语言: 主要为英语。
使用指南
- 数据预处理: 提供了一个脚本用于将数据集二值化，以便于偏好模型预训练。
- 注意事项: 使用此数据集进行偏好模型预训练时，可能需要进一步过滤数据以匹配评分。
许可证信息
- 许可证: CC-BY-SA-4.0
- 使用要求: 使用时必须按照许可证要求进行适当的归属，包括显示内容来源、作者信息及直接链接至原始问题和作者个人资料页。
引用信息
@online{h4stackexchange, author = {Lambert, Nathan and Tunstall, Lewis and Rajani, Nazneen and Thrush, Tristan}, title = {HuggingFace H4 Stack Exchange Preference Dataset}, year = 2023, url = {https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/stack-exchange-preferences}, }
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
H4 Stack Exchange Preferences Dataset 数据集的构建基于Stack Overflow数据源，经过筛选以确保每个问题至少有两个答案，进而适用于偏好模型的训练。数据集通过特定的评分机制对答案进行排序，并采用二值化处理以优化偏好模型的预训练初始化。
特点
该数据集的特点在于，其包含的问答对源自Stack Overflow社区，且针对每个答案的评分机制旨在反映用户对答案的偏好程度。数据集遵循Creative Commons BY-SA 4.0许可，允许在一定条件下共享和改编。此外，数据集的二值化处理增加了其在偏好模型训练中的应用价值。
使用方法
使用该数据集时，用户需遵循特定的二值化脚本，将评分数据转换为二元比较形式，以支持偏好模型的预训练。用户可以通过脚本参数来控制输出目录、数据子集以及二值化分数等，以便于在较弱计算设备上进行数据流式处理。
背景与挑战
背景概述
H4 Stack Exchange Preferences Dataset是一款由HuggingFace团队开发的，用于偏好模型训练的数据集。该数据集的创建可追溯至2023年，主要研究人员包括Nathan Lambert、Lewis Tunstall、Nazneen Rajani和Tristan Thrush。该数据集的核心研究问题是利用Stack Overflow数据.dump中的问题和答案，来训练偏好模型，进而为指令微调和语言模型训练提供支持。该数据集在自然语言处理领域具有重要的研究价值，尤其是在偏好学习模型的研究和开发中，提供了丰富的实验资源和基准数据。
当前挑战
该数据集在构建和应用过程中面临的挑战主要包括：1）领域问题挑战：如何利用Stack Overflow数据.dump中的问题和答案，有效地训练出具有高准确度的偏好模型；2）构建挑战：数据集构建过程中，如何处理和匹配分数，以避免数据偏差和过拟合问题。此外，由于数据集采用cc-by-sa 4.0许可，如何在保证合规的前提下，有效利用和共享数据，也是一项重要挑战。
常用场景
经典使用场景
在机器学习领域，特别是在偏好模型训练中，H4 Stack Exchange Preferences Dataset数据集扮演着至关重要的角色。该数据集收集了Stack Overflow数据.dump中的问题及答案，旨在通过用户对答案的投票来训练模型，以区分答案的优劣。
实际应用
在实际应用中，该数据集被广泛用于改进问答系统的答案排序，优化搜索引擎结果，以及提升推荐系统的个性化水平。通过对用户偏好的深入理解，相关应用能够提供更加贴合用户需求的服务，从而增强用户体验。
衍生相关工作
基于该数据集，衍生出了众多相关研究工作，包括但不限于偏好模型训练的新算法、更高效的数据处理方法以及针对不同场景的模型微调策略，这些工作进一步拓展了数据集的应用范围，推动了人工智能领域的发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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