Mehrsprachiger RLHF-Datensatz für ein großes Sprachmodell im Unternehmenseinsatz
Ein Entwickler von Basismodellen nach seiner zweiten großen Finanzierungsrunde
Ein Präferenzdatensatz mit 80.000 Eingaben in 8 Sprachen – einschließlich gezielter Angriffsszenarien und Bewertungen zur Befolgung von Anweisungen –, der die nachgelagerten Bewertungsergebnisse des Modells um 11,6 % verbessert hat. Grundlage war verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF).
Dieses Projekt gehört zu unserer Leistung KI-Datenannotation – sehen Sie in unseren Referenzen, wie derselbe Ansatz auch anderen Teams hilft.
Ausgangslage
Womit wir es zu tun hatten.
Das Modellteam brauchte Präferenzdaten, die die Feinheiten beim Befolgen von Anweisungen in acht Sprachen abbilden, einschließlich provokativer und sicherheitskritischer Eingaben. Öffentliche Datensätze waren außerhalb des Englischen dünn und in der Qualität uneinheitlich.
Vorgehen
Die Arbeit, Schritt für Schritt.
Gemeinsamer Entwurf der Datensatzstruktur mit dem Forschungsteam – Präferenzpaare, Bewertungen zur Befolgung von Anweisungen und provokative Eingaben
Gewinnung muttersprachlicher Annotatoren mit Fachwissen in jeder Zielsprache und Kalibrierung anhand eines zurückgehaltenen Goldstandard-Datensatzes
Erstellung von 80.000 Eingaben in 8 Sprachen mit ausgewogener Verteilung über Absichtskategorien und Schwierigkeitsstufen
Lieferung von Berichten zur Übereinstimmung zwischen Annotatoren je Sprache und Klärung von Grenzfällen mit dem Forschungsteam in wöchentlichen Abstimmungen
Ergebnisse
Was das Projekt erreicht hat.
Gemessen an den vorab vereinbarten Zielen – nicht an Eitelkeitskennzahlen.
- Eingaben80.000
- Sprachen8
- Verbesserung der Bewertung+11,6 %
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