训练GPT模型背后的神秘数据集- BoolQ、PIQA、HellaSwag等
人工智能的发展在过去几年中取得了巨大的进步，其中自然语言处理（NLP）领域的GPT模型备受关注。GPT模型是一系列基于Transformer架构的自然语言处理模型，其表现出色的语言生成能力和广泛应用领域引起了广泛关注。在了解GPT模型的同时，我们不得不提及一些重要的数据集，如BoolQ、PIQA、HellaSwag、WinoGrande和ARC系列数据集，它们为GPT模型的发展和应用提供了宝贵资源。
BoolQ：探究真假之辨
BoolQ是一个用于自然语言推理（NLI）任务的数据集，旨在考察模型对于问题的回答是否为"是"或"否"的能力。数据集包含 15942 个样本。这些问题是自然发生的——它们是在无提示和不受约束的环境中产生的。该数据集提供了一系列问题和相应的段落，模型需要根据段落的内容判断问题的答案是否为真或假。BoolQ不仅考验了模型对自然语言的理解能力，还要求其具备较强的推理和判断能力，对于NLI任务的研究具有重要意义。
数据集网址
https://huggingface.co/datasets/boolq
数据集样本例子
问题： "is windows movie maker part of windows essentials" （翻译 "windows movie maker 是 windows Essentials 的一部分吗"）
答案: Yes
段落: "Windows Movie Maker (formerly known as Windows Live Movie Maker in Windows 7) is a discontinued video editing software by Microsoft. It is a part of Windows Essentials software suite and offers the ability to create and edit videos as well as to publish them on OneDrive, Facebook, Vimeo, YouTube, and Flickr." （翻译 "Windows Movie Maker（以前在 Windows 7 中称为 Windows Live Movie Maker）是 Microsoft 已停产的一款视频编辑软件。它是 Windows Essentials 软件套件的一部分，提供创建和编辑视频以及将视频发布到 OneDrive、Facebook、Vimeo、YouTube 和 Flickr 上的功能。"）
PIQA：挑战物理交互问题
PIQA，即"Physical Interaction: Question Answering"，是一个专注于物理交互问题的数据集。PIQA的目标是评估模型对于处理涉及物理世界交互问题的能力。这些问题需要模型能够理解物理世界的原理和规律，并从中推断出正确的答案。PIQA的设立使得研究者能够更好地探索模型对于物理交互问题的处理能力，为实际应用提供了有价值的参考。
数据集网址
https://huggingface.co/datasets/piqa
数据集样本例子
目的: When boiling butter, when it's ready, you can (翻译 煮黄油的时候，准备好后，你可以)
方法1: Pour it onto a plate (翻译 将其倒在盘子上)
方法2: Pour it into a jar (翻译 将其倒入罐子中)
HellaSwag：挑战常识推理
HellaSwag是一个具有挑战性的常识推理数据集，旨在阻止模型通过表面线索猜测答案。相比于其他数据集，HellaSwag构建了伪造的答案，鼓励模型进行更深入的常识推理，而不是简单地依赖于表面模式。这使得模型在回答问题时必须具备更高层次的常识推理能力，提高了对模型智能性能的考察。
数据集网址
https://huggingface.co/datasets/hellaswag
数据集样本例子
活动: Removing ice from car (翻译 清除汽车上的冰)
内容A: Then, the man writes over the snow covering the window of a car, and a woman wearing winter clothes smiles. (翻译 然后，男人在车窗上的雪上写字，穿着冬衣的女人微笑着。)
内容B: then (翻译 然后)
内容: Then, the man writes over the snow covering the window of a car, and a woman wearing winter clothes smiles. then (翻译 然后，男人在车窗上的雪上写字，穿着冬衣的女人微笑着。 然后)
结尾列表 “, the man adds wax to the windshield and cuts it." ", a person board a ski lift, while two men supporting the head of the person wearing winter clothes snow as the we girls sled." ", the man puts on a christmas coat, knitted with netting." ", the man continues removing the snow on his car. (翻译 “男子在挡风玻璃上打蜡并切割。” “，一个人登上滑雪缆车，两名男子支撑着穿着冬衣的人的头部，我们女孩们正在雪橇上。” “男子穿上 一件用网编织的圣诞外套。” “，该男子继续清除车上的积雪。”）
WinoGrande：常识推理的新挑战
WinoGrande是基于推理的自然语言理解数据集，用于评估模型在处理常识推理和关联问题方面的能力。与其他常见的自然语言处理数据集相比，WinoGrande的问题更加复杂，需要更多的常识推理和上下文理解。这使得模型在解决WinoGrande数据集问题时必须具备更强的智能推理能力，拓展了自然语言处理研究的新领域。
数据集网址
https://huggingface.co/datasets/winogrande
数据集样本例子（相当于填空题）
句子: John moved the couch from the garage to the backyard to create space. The _ is small. (翻译 约翰将沙发从车库移到后院以创造空间。 _ 很小。)
选择1 garage (翻译 车库)
选择2 backyard (翻译 后院)
答案 1
ARC系列数据集：挑战常识推理的进阶
ARC 数据集包含 7,787 个真正的小学水平的多项选择科学问题，这些问题的收集是为了鼓励高级问答研究。ARC系列数据集包含ARC-e（ARC Easy）和ARC-c（ARC Challenge）两个版本。ARC-e提供一些相对较简单的问题，用于初步评估模型的性能；而ARC-c则更加挑战性，问题更复杂，需要更深入的常识推理和推断能力来解决。这使得模型需要在ARC系列数据集上不断演进和改进，从而更好地适应复杂的常识推理场景。
数据集网址
https://huggingface.co/datasets/vietgpt/ARC-Challenge_en
数据集样本例子（相当于填空题）
问题 George wants to warm his hands quickly by rubbing them. Which skin surface will produce the most heat? (翻译 乔治想通过摩擦来快速温暖他的手。 哪个皮肤表面会产生最多的热量？)
选择 { "text": [ "dry palms", "wet palms", "palms covered with oil", "palms covered with lotion" ], "label": [ "A", "B", "C", "D" ] } (翻译 { "text": ["干手掌"、"湿手掌"、"涂有油的手掌"、"涂有乳液的手掌" ], "label": [ "A", "B", "C", "D" ] }
答案 A
小结
在GPT模型的发展过程中，上述数据集发挥了重要的作用，它们为评估和改进模型性能提供了基准和挑战。同时，这些数据集也推动了NLP领域的不断创新和进步，使得自然语言处理技术得到了前所未有的发展。我们期待未来，这些数据集将继续为GPT模型以及更广泛的自然语言处理研究带来新的启示和突破，为人工智能技术的发展贡献更多的智慧和力量。