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对话质量评估

# 对话质量评估

GRM Llama3.2 3B Rewardmodel Ft
Apache-2.0
基于Llama3架构的3B参数奖励模型，在reward-bench评测中获得90.9分，性能超越多个8B奖励模型
大型语言模型
G
Ray2333
3,464
13
URM LLaMa 3.1 8B
URM-LLaMa-3.1-8B是一个具备不确定性感知能力的奖励模型，用于改进大语言模型的对齐效果。
大型语言模型
U
LxzGordon
4,688
10
RM Gemma 2B
基于google/gemma-2b-it训练的奖励模型，用于评估文本生成质量
大型语言模型 Transformers
R
weqweasdas
2,618
25
Hh Rlhf Rm Open Llama 3b
基于LMFlow框架训练的奖励模型，针对HH - RLHF数据集（仅有用部分），以open_llama_3b为基础模型进行训练，具有良好的泛化能力。
大型语言模型 Transformers
H
weqweasdas
483
18
Response Quality Classifier Large
MIT
该模型用于评估对话中最后一条消息的相关性和具体性，基于sberbank-ai/ruRoberta-large架构。
对话系统 Transformers 其他
R
t-bank-ai
33
11
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