我们发现:在我们进行的大多数实验中,Classification Reward Model 可以取的不输于 BT Reward Model 的性能,但是 Classification Reward Model 比 BT Reward Model 灵活很多,可以用任意已有的 classifier 来实现,可以用 MLP,也可以用 lightgbm / xgboost 这些 tree-...
我们用 \hat{H} 来表示这个ordering model/序模型,那么只要我们优化\hat{H}优化得足够好,那么这个\hat{H}就一定不会离真实的标注太远。 2.2 BT Model与Order Consistency 显然,BT model是一个优化Order Consistency的model,它显式地把\hat{H}写成两个reward estimation之差的形式,这个形式本身具有反对称性---...
在足球场上,可能同样的战术在不同对手和条件下产生不同的效果,而BT模型通过历史数据,能够帮助教练分析出最优的战术选择。例如,通过玩家的物理素质、经验值,甚至是心理状态等特征,BT模型可以预测出某场比赛的胜算,与其说这是统计,不如说是科学的普及。 我们偶尔还会感慨,科技的进步如何改变了我们的生活和竞技模式。...
然后输入到BT模型中,以SKT为基准,得到结果 可能大家看不懂,没有关系,我来为大家解读,言而总之,尽管SKT在今天之前位列联赛第一,但在前四名之间的对抗中,SSG才是最强的,SKT和LZ不分上下,KT排第四,而在SKT直面SSG时时,SSG大约会有61%的胜率(单局),而BO3的胜率略微更高,约为66%。
我们为什么可以用classification model去做reward modeling?它跟BT model比起来有什么优缺点? 八月在Amherst开RLC的时候被子平带去参加了一个social,和同行们聊起来的时候他们觉得这个classifier RM的想法(包括light-weight ensemble的可行性)很有意义,被鼓励把它写出来分享给大家,想了想也确实有足够的动力去做这件事,于...
今天,我们就来聊聊如何通过Bradley-Terry模型(BT模型)这个科学工具,帮助我们更好地分析体育比赛,甚至预测比赛结果,走向更科学的决策。 BT模型从1950年代便开始应用于体育赛事,尤其在棋类和其他竞技 体育中获得了成功。它的核心概念是,通过对历史比赛数据的分析,评估每个队伍或运动员的实力水平,从而预测未来的竞技胜率。