新SoTA方法RM-R1:让reward model对评分说出原因!超越GPT4o
MLNLP社区致力于促进国内外机器学习与自然语言处理的交流合作。近期发表论文提出推理奖励模型ReasRM,通过两阶段训练让小模型学会写评语,并在综合、数学题等测试集中优于GPT-4。该模型支持任务分类和动态奖励机制,已在多个领域展示优势。
MLNLP社区致力于促进国内外机器学习与自然语言处理的交流合作。近期发表论文提出推理奖励模型ReasRM,通过两阶段训练让小模型学会写评语,并在综合、数学题等测试集中优于GPT-4。该模型支持任务分类和动态奖励机制,已在多个领域展示优势。