Reward model的功能是对(prompt, answer)进行打分。 pairwise pairwise相比于pointwise的差异: pairwise是通常用于学习同一个group内两个样本的相对排序(即偏序关系),比如搜索场景同一次搜索请求下两个网页结果的偏序、或者推荐场景同一次请求下面两个item的偏序关系,让模型专注于选出当前query/context下最好的结果,即...
device_map="auto")toxicity_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(toxicity_model_name, device_map="auto")print(toxicity_model.config.id2label)
而本文是在这个范式中讨论一个问题:如何为更一般的领域中构建(Outcome-supervised)Reward Model。 1、LLM训练中的RL与ORM DeepSeek R1是在pretrain模型的基础上直接针对ORM(Outcome-supervised Reward Model)进行RL训练的,依赖RL基于pretrain模型中已经学到人类的典型思考工具来学习独立完整求解问题的方式。pretrain阶段...
https://hf-mirror.com/OpenAssistant/reward-model-deberta-v3-large-v2是在做合成数据的质量打分时的奖励模型。 模型依托deberta-v3-large-v2编码模型,给定一个qa对,能够给出一个分数来衡量qa对的质量。没有公开训练细节,由于模型的输出层是一个线性层且没有激活函数,输出的 原始分数(logits) 可以是任何实数,...
2.1 Reward Model 一种方法是参考论文InstructGPT ,将SFT模型作为初始模型,移除最后的非嵌入层,训练打分模型接收指令和回复,输出标量的奖励分数。训练数据是输入指令相同,但回复不同的比较数据(接受或拒绝)。使用二元排序损失,将不同的回复作为标签,奖励分数的差异代表了人类标记者更喜欢一种回复的对数几率。如下图,首...
0x2:构建 reward model 的挑战 Amount of feedback data(反馈数据量):生成足够准确的奖励模型所需的数量和种类的人类反馈数据具有挑战性。 Feedback distribution(反馈分布):理想情况下,我们希望奖励模型不仅能准确预测模型所见数据的奖励,还能准确预测训练数据分布 (OOD) 之外的数据的奖励。
因此这里孕育着新范式下的第二个创业机会:垂直领域的 reward model,同样会在第 4 部分详细展开。 而要让 reward function 能捕捉到更多的信号,在垂直领域之外泛化,最重要的方向就是怎么用好 LLM 作为 reward model,并同时输出数字和文字评估。 2.3 LLM as a PRM (process reward model):通往泛化的重要路线 ...
model-based方法: 裁判员模型(e.g. GPT-4、Claude、Expert Models/Reward models) LLM Peer-examination 如何评估一个LLM 哪些维度? 语义理解(Understanding) 知识推理(Reasoning) 专业能力(e.g. coding、math) 应用能力(MedicalApps、AgentApps、AI-FOR-SCI ...) ...
因此这里孕育着新范式下的第二个创业机会:垂直领域的 reward model,同样会在第 4 部分详细展开。 而要让 reward function 能捕捉到更多的信号,在垂直领域之外泛化,最重要的方向就是怎么用好 LLM 作为 reward model,并同时输出数字和文字评估。 2.3 LLM as a PRM (process reward model):通往泛化的重要路线 ...
”可以想象LLMs最终阶段所采用的RLHF远远没有达到像围棋(AlphaGO)、数学定理证明(AlphaGeometry)、代码策略(AlphaDev)等RL模型那样高度抽象泛化能力的学习,诚然这也取决于其RLHF的思想还是基于符号tokenize在语言交互的范畴上来完成RL的,并通过额外训练一...