Der Human Like DPO-Datensatz ist ein Datensatz, der speziell zur Verbesserung der Gesprächsflüssigkeit und des Engagements großer Sprachmodelle entwickelt wurde. Es eignet sich für Formate wie Direct Preference Optimization (DPO), dessen Ziel darin besteht, das Modell so anzuleiten, dass es menschenähnlichere Antworten generiert. Der Datensatz umfasst 256 Themen und enthält 10.884 Beispiele aus verschiedenen Bereichen, darunter Technologie, Alltag, Wissenschaft, Geschichte und Kunst.

Jedes Beispiel besteht aus drei Teilen: Konversationsfrage, menschenähnliche Reaktion und formelle Antwort. Konversationsfragen sollen natürlich und interessant sein und den Inhalt alltäglicher menschlicher Gespräche widerspiegeln. menschenähnliche Antworten imitieren die natürlichen, gesprächsartigen Antworten, die durch menschliche Interaktionen entstehen; und formelle Antworten spiegeln die strukturierte und professionelle Natur traditioneller KI-Antworten wider.

Der Datensatz kann verwendet werden, um große Sprachmodelle zu optimieren und so die Konversationskohärenz zu verbessern, roboterhafte oder unpersönliche Antworten zu reduzieren und die emotionale Intelligenz in Konversationssystemen zu verbessern. Auf diese Weise bietet Human-Like-DPO-Dataset eine starke Unterstützung für die Entwicklung natürlicherer und menschenähnlicherer Dialogsysteme. Die relevanten Papierergebnisse sindVerbesserung menschenähnlicher Reaktionen in großen Sprachmodellen".