# RLHF最適化

RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を評価し、説明可能な評価を提供します。

RM - R1は推論報酬モデルのトレーニングフレームワークで、構造化された評価基準または推論軌跡を生成することで、2つの候補回答を評価し、説明可能な理由を提供します。

RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を評価します。従来の報酬モデルと比べて精度と説明可能性が大幅に向上しています。

RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を判断し、説明可能な評価を提供します。

RM-R1は推論軌跡生成を通じて報酬モデリングを行うフレームワークで、従来の方法と比べて精度と説明可能性が大幅に向上

OffsetBiasデータセットでトレーニングされた報酬モデルで、評価モデルのバイアスに対してより高いロバスト性を備えています

Gemma-2-9Bアーキテクチャに基づく報酬モデルで、RLHFワークフローでトレーニングされ、対話や推論タスクに適しています。

LLaMA-3-8Bをベースとした教師あり微調整モデルで、Salesforceによって開発され、強化学習ヒューマンフィードバック（RLHF）ワークフローの教師あり微調整段階で使用されます。

ジョンズノウラボによって開発された70億パラメータの医療用大規模言語モデル、生物医学分野に最適化

NorGPT-3Bモデルをベースに、RLHF戦略を用いてノルウェー語ニュース要約データセットでファインチューニングされたテキスト要約モデル

distilroberta-baseを微調整したテキスト分類モデルで、大規模言語モデルが生成した拒否応答を識別するために使用されます。

AmberSafeはLLM360/AmberChatを基に安全ファインチューニングを行った命令モデルで、LLM360のPebbleシリーズに属し、安全なテキスト生成能力を提供することに焦点を当てています。

AIフィードバック強化学習(RLAIF)でトレーニングされた初のオープンソース大規模言語モデル、MT Benchテストで優れたパフォーマンスを発揮

Xwin-LMはLlama2を基に開発された大規模言語モデルのアライメント技術で、AlpacaEvalベンチマークで優れた性能を発揮

Xwin-LMはLlama2を基盤とした強力な言語モデルで、大規模言語モデルのアライメント技術に特化しており、AlpacaEvalベンチマークテストで優れた性能を発揮しています。

Xwin-LMはLlama2をベースにした大規模言語モデルのアライメント手法で、監視微調整、報酬モデルなどの技術を用いてモデルのアライメント能力を向上させることに焦点を当てています。7BバージョンはAlpacaEvalベンチマークテストで優れた性能を発揮しました。

GPT2-open-instructをベースに、Anthropic/hh-rlhfデータセットで微調整された対話モデルで、対話シーンのプロンプトに対する応答に長けています。

この報酬モデルは、与えられた質問に対して人間がどの生成回答をより良いと評価するかを予測するように訓練されています。質問応答評価、RLHF報酬スコアリング、有害回答検出に適しています。