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总所周知，大语言模型都会拒绝用户，无论你的问题是否合法，一些人通过搜集这些大模型的回答用于二次训练自己的模型，但是问题是这些预料中包含了大量的拒绝模板，导致模型性能大打折扣，因为模型没有学会任何知识，模型此时只是一只看门狗，一个没有任何文化的警察，因为模型只在乎合规，只在乎如何拒绝用户，并不在乎任何其他的东西，这份语料提取了这些常见模型拒绝回复模板，以供大家参考。
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在这个数据集中，你将会看到大量的关于生成式AI是如何拒绝你的话术，因此我把大模型的拒绝话术放在了rejected里作为反面教材，告诉模型拒绝请求是不正确的，因为模型拒绝请求代表了执法组织的立场，你可以用你的私有语料添加进chosen里作为正面反馈。这里就不提供chosen语料了，因为我也没有这方面的语料，因此，我只提供大模型的拒绝语句作为反面教材的RLHF模板。
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数据集示例：
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数据集改编自：
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https://www.modelscope.cn/datasets/gongjy/minimind_dataset
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pretty_name: uncensored
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总所周知，大语言模型都会拒绝用户，无论你的问题是否合法，一些人通过搜集这些大模型的回答用于二次训练自己的模型，但是问题是这些预料中包含了大量的拒绝模板，导致模型性能大打折扣，因为模型没有学会任何知识，模型此时只是一只看门狗，一个没有任何文化的警察，因为模型只在乎合规，只在乎如何拒绝用户，并不在乎任何其他的东西，这份语料提取了这些常见模型拒绝回复模板，以供大家参考。
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在这个数据集中，你将会看到大量的关于生成式AI是如何拒绝你的话术，因此我把大模型的拒绝话术放在了rejected里作为反面教材，告诉模型拒绝请求是不正确的，因为模型拒绝请求代表了执法组织的立场，你可以用你的私有语料添加进chosen里作为正面反馈。这里就不提供chosen语料了，因为我也没有这方面的语料，因此，我只提供大模型的拒绝语句作为反面教材的RLHF模板。
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这样也许就能去除掉大模型的拒绝能力。
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数据集示例：
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数据集改编自：
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https://www.modelscope.cn/datasets/gongjy/minimind_dataset
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