RMB: 这是一个Reward Model Benchmark

主要观点总结

本文介绍了作者团队提出的全面、细粒度的奖励模型评估基准RMB（Reward Model Benchmark）。该基准涵盖了超过49个现实世界场景和超过三千条用户问题，旨在解决奖励模型在引导大规模语言模型对齐过程中的评估问题。文章详细描述了RMB的特点和构建流程，并通过实验验证了其与下游对齐任务表现之间的正相关性。同时，作者团队广泛分析了当前最先进的奖励模型，并揭示了其潜力和泛化缺陷。

关键观点总结

关键观点1: RMB（Reward Model Benchmark）的提出背景和目的

为了解决奖励模型在引导语言模型对齐过程中的评估问题，提出了全面、细粒度的奖励模型评估基准RMB。该基准旨在更好地反映奖励模型在引导对齐优化中的有效性。

关键观点2: RMB的特点和构建流程

RMB涵盖了多个现实世界场景和大量用户问题，采用了成对比较和Best-of-N两种评估模式。数据构造流程包括任务收集、分类、生成候选回复、打分以及偏好对和BoN三元组的构建。

关键观点3: RMB与下游任务的相关性

实验验证了RMB的评估结果与下游对齐任务表现之间的正相关性，表明RMB能够反映奖励模型在对齐优化中的实际效果。

关键观点4: 对当前奖励模型的广泛分析

基于RMB的评估，作者对当前最先进的奖励模型进行了广泛的分析，揭示了其潜力和泛化缺陷，并强调了生成式奖励模型的潜力。

文章预览

来自：FudanNLP   我们提出了一个全面、细粒度的奖励模型评估基准，涵盖了超过 49 个现实世界场景，包含了超过三千条现实世界的用户问题。在pairwise 比较之外，我们还提出了 Best-of-N 的新基准评估范式。我们证明了我们的基准测试与奖励模型下游对齐任务表现之间的正相关性，并对目前SoTA 的奖励模型进行广泛分析。 📖 论文: https://arxiv.org/abs/2410.09893 🎮 数据 & 代码:  https://github.com/Zhou-Zoey/RMB-Reward-Model-Benchmark 我们的评估代码和数据集可在 GitHub 上获取。 点击 阅读原文 直接访问论文链接 1 特点总结（省流） 奖励模型引导大规模语言模型的对齐过程，使其朝着人类偏好的行为方向发展。评估奖励模型是更好对齐 LLMs 的关键。 然而，由于评估数据往往分布有限，以及当前评估奖励模型的方法与对齐目标之间并不对应，当前对奖励模型的评估可能 ………………………………