data collection method | BriefGPT

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为奖励建模实现全面偏好数据收集
通过人类反馈进行强化学习 (RLHF) 可以与人类偏好相协调，从而提高生成的响应质量。RLHF 的一个关键组成部分是奖励模型，在推理阶段通过对偏好数据进行训练并输出标量奖励。然而，对于偏好数据的收集仍缺乏详细的调查。最近的研究表明，偏好数据
PDF12 days ago
天文学研究中大型语言模型评估框架设计
大型语言模型（LLMs）正在改变科学研究的方式。我们提出了一个在天文学领域评估研究者与 LLMs 交互的实验设计，并通过一个 Slack 聊天机器人来回答用户的查询，所用的响应取自 arXiv 上的天文学论文。我们记录并匿名用户的问题和机器
PDFa month ago
EffiVED: 基于文本指令扩散模型的高效视频编辑
EffiVED 是一种基于扩散的高效模型，支持指导视频编辑；采用图像编辑数据集和开放世界视频转化为高质量数据集进行训练；实验证明 EffiVED 生成高质量编辑视频且执行速度快，并且数据收集方法显著改善编辑性能，有望解决视频编辑数据的稀缺问
PDF4 months ago
RACER：一种基于 LLM 的可扩展半结构化心理健康访谈分析方法
本研究通过使用 RACER，一种基于大型语言模型的专业指导自动化流程，有效地将原始访谈记录转化为有洞察力的领域相关主题和子主题。这项研究强调了使用大型语言模型提高研究效率的机遇和挑战，为医疗保健研究中可扩展的 SSIs 分析开辟了新的途径。
PDF5 months ago
CC 查询：从公共语料库中发掘大规模领域特定知识
通过大语言模型引导的数据收集方法 Query of CC，我们构建了高质量的知识数据集 Knowledge Pile，包括数学和知识相关推理能力测试，并开源了我们的数据集和代码，为学术界提供有价值的支持。
PDF5 months ago
我们应该相信网络抓取的数据吗？
通过网页抓取收集数据的方法存在抽样偏差，本研究指出网页抓取数据存在抽样偏差的三个原因，并通过一系列实例揭示抽样偏差的普遍性和严重性，同时提供了关于如何预测、检测和克服抽样偏差的建议。
PDFa year ago
ACL对抗性自然语言推理：自然语言理解新基准
介绍了一个通过迭代对抗人与模型的程序收集的大规模 NLI 基准数据集，并展示了训练模型在这个新数据集上将导致在各种流行的 NLI 基准测试中的最新性能，同时还带来了更困难的挑战。数据收集方法可以在永不停止的学习场景中应用，成为 NLU 的移
PDF5 years ago