(1) GitHub - allenai/reward-bench: RewardBench: the first evaluation tool ... https://github.com/allenai/reward-bench. (2) RewardBench: Evaluating Reward Models for Language Modeling. https://arxiv.org/abs/2403.13787. (3) RewardBench: Evaluating Reward Models for Language Modeling. https...
for-ai/m-rewardbenchofficial 26 guijinSON/MM-Eval 12 Datasets Edit MT-BenchRewardBench Results from the Paper Edit Submitresults from this paperto get state-of-the-art GitHub badges and help the community compare results to other papers. ...
🔮 MM-SafetyBench https://github.com/yfzhang114/mmrlhf-eval 📈 Evaluation Suite https://github.com/yfzhang114/mmrlhf-eval 主要贡献 新数据集:本文引入了一个包含120k精细标注的偏好比较对的数据集,包含三个维度的打分,排序,文本描述的具体原因以及平局等标注,所有标注由人类专家完成,一共50名标注人员...
🔄 见解📈 将Llama 3 70B在RewardBench上的表现从75.4%提高到88.3%。🤖 达到了与基于人工标记数据训练的模型相当的结果。🔧 合成方法允许基于自定义标准生成评估者,例如始终包含引用。🔄 迭代方法导致渐进性能提升。🚨 初始LLM偏见可能在迭代方法中被放大。 论文链接: https://t.co/FkuNENQlIc Github链接...
使用Meta AI基于RoBERTa的仇恨言论模型(https://huggingface.co/facebook/roberta-hate-speech-dynabench-r4-target)作为奖励模型。这个模型将输出logits,然后预测两类的概率:notate和hate。输出另一个状态的logits将被视为正奖励。然后,模型将使用这些奖励值通过PPO进行微调。
To run the core Reward Bench evaluation set, run: rewardbench --model={yourmodel} Examples: Normal operation rewardbench --model=OpenAssistant/reward-model-deberta-v3-large-v2 --dataset=allenai/ultrafeedback_binarized_cleaned --split=test_gen --chat_template=raw ...
MTBENCH_V2 = { "name": "pair-v2", "type": "pairwise", "system_prompt": prompt_v2, "prompt_template": "[User Question]\n{question}\n\n[The Start of Assistant A's Answer]\n{answer_a}\n[The End of Assistant A's Answer]\n\n[The Start of Assistant B's Answer]\n{answer_b...
图｜LongReward+DPO 版本的 Llama-3.1-8B 在 LongBench Chat 上与 SFT 基线对比的人工评估结果 同时，他们发现 LongReward 也有助于模型的简短指令遵循能力，并且可以很好地融入标准的短文本 DPO 中，共同提升长文本和短文本性能。图｜不同模型在短文本指令跟随 benchmarks 上的表现 图｜使用不同偏好数据集的 ...
为了解决奖励模型(Reward Model,RM)在多语言环境下评估不足的问题,研究人员开发了M-RewardBench,这是一个涵盖23种语言、包含2870个偏好实例的多语言评估基准,旨在测试不同语言环境下奖励模型在安全性、推理、聊天能力和翻译方面的性能,并揭示了跨语言性能差异、任务类型对准确性的影响以及翻译质量的重要性等关键问题。
为此,我们构建了一个非常有挑战性的 VL-RewardBench,涵盖主流的多模态任务 Hallucination / Reasoning / General Queries,GPT-4o 和Gemini-1.5-Pro 都只有 65% 左右的准确率,开源模型更是难以超过 random guessing!完整的 Leaderboard: 数据集构建流程如下: VL-RewardBench Curation Pipeline - 针对有 Preference ...