OpenPO Preference Dataset|语言模型数据集|偏好数据数据集

OpenPO Preference Dataset 是一个开源库，用于简化从200多个大型语言模型（LLMs）中收集、管理和利用偏好数据的过程。通过自动化不同LLM输出的比较和收集人类偏好，帮助开发者以最小的努力构建更好、更精细调优的语言模型。

原始信息汇总

OpenPO 🐼

概述

OpenPO 是一个开源库，旨在简化收集、管理和利用偏好数据以优化大型语言模型（LLM）的过程。通过自动化不同LLM输出的比较并收集人类偏好，OpenPO帮助开发者以最小的努力构建更好、更精细调优的语言模型。

主要功能

• 多LLM支持：支持从HuggingFace和OpenRouter调用任何模型，包括GPT、Claude、Llama和Mixtral等流行模型。
• OpenAI API兼容性：无缝集成OpenAI风格的客户端API，便于迁移和熟悉的开发者体验。
• 灵活存储：可插拔的适配器支持多种数据持久化选项。
• 精细调优准备：结构化数据输出，可立即用于模型精细调优和偏好优化。

安装

从PyPI安装（推荐）

使用pip安装OpenPO： bash pip install openpo

从源码安装

克隆仓库后运行以下命令： bash cd openpo poetry install

快速开始

默认情况下，OpenPO客户端使用HuggingFace的InferenceClient调用HuggingFace Model Hub上的模型。

python import os from openpo.client import OpenPO

client = OpenPO(api_key="your-huggingface-api-key")

response = client.chat.completions.create_preference( model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", messages=[ {"role": "system", "content": PROMPT}, {"role": "system", "content": MESSAGE}, ], diff_frequency=0.5, # 生成偏好响应50%的时间 )

print(response.choices[0].message.content)

OpenPO也支持OpenRouter。

python import os from openpo.client import OpenPO

client = OpenPO( api_key=your-openrouter-api-key, base_url="https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions" )

response = client.chat.completions.create_preference( model= "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct", message=[ {"role": "system", "content": PROMPT}, {"role": "user", "content": MESSAGE}, ], diff_frequency=0.5 )

print(response.choices[0].message.content)

可以通过pref_params参数控制第二个响应的随机性。当前支持的参数包括temperature和frequency_penalty。

python response = client.chat.completions.create_preference( model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", message=[ {"role": "system", "content": PROMPT}, {"role": "user", "content": MESSAGE}, ], diff_frequency=0.5, pref_params={"temperature": 1.5, "frequency_penalty": 0.5}, )

数据保存

使用提供者轻松上传和下载数据。

python import os from openpo.client import OpenPO from openpo.providers.huggingface import HuggingFaceStorage

storage = HuggingFaceStorage(repo_id="my-dataset-repo", api_key="hf-token") client = OpenPO(api_key="your-huggingface-token")

preference = {} # 偏好数据需要以{"prompt": ..., "preferred": ..., "rejected": ...}格式保存以进行精细调优 storage.save_data(data=preference, filename="my-data.json")

结构化输出（JSON模式）

OpenPO支持使用Pydantic模型进行结构化输出。

python from pydantic import BaseModel from openpo.client import OpenPO

client = OpenPO(api_key="your-huggingface-api-key")

class ResponseModel(BaseModel): response: str

res = client.chat.completions.create_preference( model="Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct", messages=[ {"role": "system", "content": PROMPT}, {"role": "system", "content": MESSAGE}, ], diff_frequency=0.5, response_format=ResponseModel, )

试用

设置环境变量后运行以下命令以在本地试用演示： bash export HF_API_KEY=<your-api-key> docker compose up --build

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

OpenPO Preference Dataset的构建基于对200多种大型语言模型（LLMs）的输出进行成对比较，并通过自动化流程收集人类偏好数据。该数据集通过OpenPO库实现，该库能够调用HuggingFace和OpenRouter上的多种模型，包括GPT、Claude、Llama和Mixtral等。数据集的构建过程中，OpenPO库自动生成成对响应，并记录人类对这些响应的偏好，从而为模型微调提供结构化的数据输出。

特点

OpenPO Preference Dataset的主要特点包括多模型支持、OpenAI API兼容性、灵活的数据存储选项以及即用型的微调准备数据结构。该数据集支持从HuggingFace和OpenRouter调用多种模型，确保了数据的多样性和广泛性。此外，其与OpenAI API的兼容性使得开发者可以轻松迁移和使用熟悉的开发体验。数据集还提供了可插拔的存储适配器，支持多种数据持久化选项，确保数据的高效管理和利用。

使用方法

使用OpenPO Preference Dataset时，开发者可以通过pip安装OpenPO库，并利用HuggingFace或OpenRouter的API密钥进行初始化。通过调用OpenPO库中的相关方法，可以生成成对响应并收集人类偏好数据。数据集支持结构化输出，便于直接用于模型微调和偏好优化。此外，OpenPO库还提供了数据存储功能，开发者可以将收集到的偏好数据上传至HuggingFace等平台，以便进一步分析和使用。

背景与挑战

背景概述

OpenPO Preference Dataset，由一支专注于语言模型（LLM）偏好优化的研究团队开发，旨在简化从200多种LLM中收集偏好数据的过程。该数据集的核心研究问题是如何通过自动化比较不同LLM的输出并收集人类偏好，以最小化开发者的工作量，从而构建更精细调优的语言模型。OpenPO的开发不仅提升了LLM的性能，还为相关领域的研究提供了宝贵的数据资源，推动了语言模型优化技术的发展。

当前挑战

OpenPO Preference Dataset在构建过程中面临多项挑战。首先，如何确保从多种LLM中收集到的偏好数据的一致性和可靠性是一个关键问题。其次，数据集的灵活存储和高效管理，尤其是在处理大规模数据时，需要解决技术上的复杂性。此外，OpenPO还需应对不同模型在结构化输出上的不一致性，特别是在与OpenRouter等平台的集成中，这增加了数据处理的难度。最后，如何确保数据集的广泛适用性和易用性，以便于不同背景的开发者能够轻松利用，也是一项重要的挑战。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，OpenPO Preference Dataset 被广泛用于生成对大型语言模型（LLM）输出的成对偏好数据。通过自动化比较不同LLM的输出并收集人类偏好，该数据集为开发者提供了丰富的数据资源，以优化和微调语言模型。例如，研究者可以利用此数据集进行模型性能评估，通过对比不同模型的响应质量，确定最优模型配置。

衍生相关工作

基于 OpenPO Preference Dataset，研究者们开发了多种用于模型微调和性能评估的工具和方法。例如，一些研究工作利用该数据集进行多模态数据融合，以提升模型的跨领域适应能力。此外，还有工作探讨了如何利用成对偏好数据进行无监督学习，进一步减少对标注数据的依赖。这些衍生工作不仅丰富了数据集的应用场景，也推动了相关领域的技术进步。

数据集最近研究

最新研究方向

在自然语言处理领域，OpenPO Preference Dataset的最新研究方向主要集中在语言模型偏好数据的收集与优化上。该数据集通过自动化生成成对响应，从200多个大型语言模型中收集偏好数据，为开发者提供了丰富的资源以进行模型微调。这一研究不仅推动了语言模型性能的提升，还为个性化和定制化语言模型的开发提供了坚实的基础。此外，OpenPO的开放性和兼容性使其成为当前研究热点，尤其是在结合HuggingFace和OpenRouter等平台的模型集成方面，展现了其在推动语言模型技术进步中的重要作用。