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microsoft/CoSAlign-Train

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Hugging Face2025-08-01 更新2025-05-31 收录
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资源简介:
CoSAlign-Train是一个大规模合成的偏好训练数据集,用于训练大型语言模型(LLMs)进行可控的安全对齐(CoSA),以实现在推理时针对多样化的安全需求的细粒度适应。该数据集包括122K个合成的偏好对(配置、提示、选择的响应和拒绝的响应),来源于BeaverTails和WildGuard数据集,并跨越8种安全风险类型。每个响应对都根据安全合规性的帮助性进行评分。

CoSAlign-Train is a large-scale synthetic preference training dataset designed for training large language models (LLMs) for controllable safety alignment (CoSA), enabling fine-grained inference-time adaptation to diverse safety requirements. The dataset includes 122K synthetic preference pairs (config, prompt, chosen response, and rejected response) sourced from the BeaverTails and WildGuard datasets, spanning across 8 safety risk types. Each response pair is scored based on safety-compliant helpfulness.
提供机构:
microsoft
5,000+
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54 个
任务类型
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