原文链接:深度 |从生成到评判:大语言模型的新角色| LLM-as-a-judge,reward model 近年来,大语言模型在人工智能领域展现了惊人的生成能力,它们不仅能回答问题、生成文本,还在评估和判断任务中扮演了全新的角色——“LLM-as-a-judge”(以大语言模型为评判者)。这种新范式旨在利用LLMs进行打分、排序和筛选,以解决传...
判别模型 discriminative reward models (RMs) DPO 隐式奖励 LLM-as-a-Judge Generative Reward Modeling(GenRM) 参考文章 按照监督方式,有ORM 和PRM的区别 Solution-Level ORM(结果监督模型):主要是通过预测整个解决方案的最终正确性来进行训练。它关注的是最终的答案是否正确,对于中间的推理步骤没有细致的监督。例如...
while overlooking improving the model’s ability as a judge. If the ability to judge does not improve then training the actor over iterations can quickly saturate – or worse could overfit the reward signal, a.k.a.
Title: LLM-as-a-Judge & Reward Model: What They Can and Cannot Do arXiv: 2409.11239文章概要:本文探讨了LLM-as-a-Judge和奖励模型在多语言和复杂推理任务中的表现。通过创建KUDGE双语元评估数据集,研究发现英语评估能力对其他语言的评估效果有显著影响。此外,这些模型在检测事实错误和文化误表方面存在不足。...
评估LLM-as-a-Kudge系统本身可靠性 2. Background and Method Good sentences: LLM-as-a-Judge 是 auto-regressive generative model In scenarios with sparse reward signals, such as a binary success status (success/fail), the self-reflection model uses the current trajectory and persistent memory to...
在这篇 1 月 22 日的论文《WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models》中,研究者提出了一种用于 LLM 奖励模型的权重平均方法。这里的奖励模型是指在用于对齐的 RLHF 中使用的奖励模型。 何为权重平均?因为用于 LLM 的权重平均和模型融合可能会成为 2024 年最有趣的研究主题,在深入介绍这篇 WA...
定义:LLM-as-a-judge是指利用大型语言模型(LLM)的高级文本理解和生成能力,来评估、判断或决策特定任务或问题,类似于一个裁判在竞赛中的作用。 数学表达:给定一名judge LLMJ,评估过程可以表述为: R=J(C1,…,Cn) 这里,Ci是要判断的第i个候选,R是判断结果。
英文原文:https://raw.githubusercontent.com/huggingface/evaluation-guidebook/refs/heads/main/translations/zh/contents/model-as-a-judge/what-about-reward-models.md 原文作者: clefourrier 译者: SuSung-boy 审校: adeenayakup
胡侃:就是不用人工来标数据了,让 LLM-as-a-Judge,但是感觉路漫漫。 Self-Correct/Correction 中文:自我纠错 出处:这个概念 LLM 出现后就有了,结合 RL 的24年9月 DeepMind 在《Training Language Models to Self-Correct via Reinforcement Learning》中提到[18...
在这篇 1 月 22 日的论文《WARM: On the Benefits of Weight Averaged Reward Models》中,研究者提出了一种用于 LLM 奖励模型的权重平均方法。这里的奖励模型是指在用于对齐的 RLHF 中使用的奖励模型。 何为权重平均?因为用于 LLM 的权重平均和模型融合可能会成为 2024 年最有趣的研究主题,在深入介绍这篇 WA...