在UltraChat平台上,用户可以通过输入关键词来搜索相关的多轮对话数据,例如输入“音乐”,系统会自动搜索出10000组与音乐相关的ChatGPT对话数据,并且每组都是多轮对话。 UltraChat项目的数据集不仅为对话模型研发提供了丰富的资源,还显著提升了开源对话模型的质量。有研究者尝试使用开源的LLaMa-7B模型在UltraChat上进行监督...
我们在 UltraChat 平台上测试了数据搜索效果。例如,输入「音乐(music)」,系统会自动搜索出 10000 组与音乐相关的 ChatGPT 对话数据,并且每组都是多轮对话 输入关键词「数学(math)」的搜索结果,有 3346 组多轮对话: 目前,UltraChat 涵盖的信息领域已经非常多,包括医疗、教育、运动、环保等多个话题。同时,笔者尝试...
我们在 UltraChat 平台上测试了数据搜索效果。例如,输入「音乐(music)」,系统会自动搜索出 10000 组与音乐相关的 ChatGPT 对话数据,并且每组都是多轮对话 输入关键词「数学(math)」的搜索结果,有 3346 组多轮对话: 目前,UltraChat 涵盖的信息领域已经非常多,包括医疗、教育、运动、环保等多个话题。同时,笔者尝试...
目前,UltraChat项目已经发布了前两部分的数据,数据量为124万条,涵盖了科技、艺术、金融、医疗、教育、运动、环保等多个领域。这些数据都是多轮对话的形式,非常适合用于训练具有通用对话能力的强大语言模型。研究团队还尝试使用开源的LLaMa-7B模型在UltraChat上进行监督的指令微调,发现仅仅训练10000步后就有非常可观的效果。
UltraChat是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室(THUNLP)开发的一个开源项目,旨在构建大规模、信息丰富、多元化的多轮对话数据和模型。该项目的目标是通过Turbo APIs生成的对话数据,以促进强大的语言…
近日,清华大学开源了一个多轮对话数据集UltraChat,它可以用来训练更加自然、流畅的对话模型。UltraChat的特点在于它调用多个ChatGPT API相互对话,从而生成高质量的训练数据。多轮对话是指两个对话者之间连续进行的多轮对话,是自然语言处理中的一个重要任务。然而,在现有的技术条件下,要实现高质量的多轮对话并不容易。
UltraChat项目的核心在于构建一个大规模、高质量、多轮对话的数据集。为了实现这一目标,项目团队创新性地调用了多个ChatGPT API进行相互对话,从而生成了丰富的多轮对话数据。这种做法不仅解决了数据荒的难题,更为对话模型的研发提供了有力的支持。 UltraChat数据集在构建过程中,充分考虑了数据的多样性和质量。为了确保...
需要visionOS 1.0 或以上版本。 語言 俄文、英文 年齡分級 4+ Copyright © Ultra Chat 價格 免費 開發者網站 App 支援 隱私權政策 更多此開發者的作品 Ultra Meet - Видеоконференции 商業 ReLife: соцсеть, путешествия...
Ultra Chat – этомобильноеприложениедляобменасообщениями, разработанноедляобеспечениявысококачественной, быстройибезопаснойглобальнойкоммуник...
基于此,最近一个名为 UltraChat 的项目就系统构建了一个超高质量的对话数据集。项目作者尝试用两个独立的 ChatGPT Turbo API 进行对话,从而生成多轮对话数据。 项目地址:https://github.com/thunlp/UltraChat 数据集地址:http://39.101.77.220/ 数据集交互地址:https://atlas.nomic.ai/map/0ce65783-c3a9-40...