ShareLM 컬렉션과 플러그인: 커뮤니티의 이익을 위해 인간-모델 채팅 기여

The ShareLM Collection and Plugin: Contributing Human-Model Chats for the Benefit of the Community

August 15, 2024

저자: Shachar Don-Yehiya, Leshem Choshen, Omri Abend

cs.AI

초록

인간-모델 대화는 사용자의 현실 시나리오, 행동 및 요구 사항에 대한 창을 제공하여 모델 개발 및 연구에 유용한 자원입니다. 이윤을 추구하는 기업들은 모델의 API를 통해 사용자 데이터를 수집하여 자사 모델을 개선하는 반면, 오픈 소스 및 연구 커뮤니티는 뒤처지고 있습니다. 우리는 ShareLM 콜렉션을 소개합니다. 이는 대규모 언어 모델과의 인간 대화의 통합된 집합이며, 그와 함께 제공되는 플러그인은 사용자-모델 대화를 자발적으로 기여할 수 있는 웹 확장 기능입니다. 몇몇 플랫폼이 채팅을 공유하는 반면, ShareLM 플러그인은 이 기능을 추가하여 대부분의 플랫폼에서 대화를 공유할 수 있게 합니다. 이 플러그인은 사용자가 대화와 응답 수준에서 대화를 평가하고, 사용자의 로컬 저장 공간을 떠나기 전에 비공개로 유지하고 싶은 대화를 삭제할 수 있습니다. 우리는 ShareLM 콜렉션의 일환으로 플러그인 대화를 공개하며, 오픈 소스 인간-모델 데이터 분야에서 더 많은 커뮤니티 노력을 요청합니다. 코드, 플러그인 및 데이터는 사용 가능합니다.

English

Human-model conversations provide a window into users' real-world scenarios, behavior, and needs, and thus are a valuable resource for model development and research. While for-profit companies collect user data through the APIs of their models, using it internally to improve their own models, the open source and research community lags behind. We introduce the ShareLM collection, a unified set of human conversations with large language models, and its accompanying plugin, a Web extension for voluntarily contributing user-model conversations. Where few platforms share their chats, the ShareLM plugin adds this functionality, thus, allowing users to share conversations from most platforms. The plugin allows the user to rate their conversations, both at the conversation and the response levels, and delete conversations they prefer to keep private before they ever leave the user's local storage. We release the plugin conversations as part of the ShareLM collection, and call for more community effort in the field of open human-model data. The code, plugin, and data are available.