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Skywork-Reward-Gemma-2-27B

Skywork-Reward-Gemma-2-27B

先进奖励模型展示小数据集训练的潜力

Skywork-Reward-Gemma-2-27B是基于gemma-2-27b-it架构开发的奖励模型。该模型仅使用80K高质量偏好对数据进行训练，在数学、编程和安全等多个领域的复杂场景偏好判断中表现优异。目前在RewardBench排行榜位居榜首，证明了利用相对小规模数据集和简单数据处理技术也能构建高性能奖励模型。

模型Github开源项目偏好学习HuggingfaceGemmaLLaMa自然语言处理Skywork Reward Model
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Skywork-Reward-Gemma-2-27B项目介绍

项目概述

Skywork-Reward-Gemma-2-27B是一个基于Google的gemma-2-27b-it架构开发的高级奖励模型。该项目由Skywork团队开发，旨在通过相对较小的高质量数据集和简单的数据整理技术，实现高性能的奖励模型。

数据集特点

该模型使用了Skywork Reward Data Collection数据集进行训练，该数据集包含约8万对高质量的偏好对。这些数据来源于多个公开可用的数据源，包括HelpSteer2、OffsetBias、WildGuard等。Skywork团队通过精心策划，确保数据集既包含高质量的偏好对，又能覆盖特定的能力和知识领域。

模型性能

截至2024年9月，Skywork-Reward-Gemma-2-27B在RewardBench排行榜上排名第一。该模型在处理复杂场景的偏好方面表现出色，包括具有挑战性的偏好对，涵盖数学、编程和安全等多个领域。

数据整理技巧

为了在不影响整体性能的情况下提高模型表现并平衡各个领域，Skywork团队采用了几个技巧：

  1. 根据ArmoRM评分独立选择数学、代码和其他类别的顶级样本。
  2. 对WildGuard数据集进行预处理，只选择符合特定条件的样本。

使用示例

项目提供了详细的示例代码，展示如何使用Skywork奖励模型系列获取对话的奖励分数。使用时需要注意：

  1. 聊天模板中移除了BOS标记。
  2. 建议启用flash_attention_2或eager实现以获得最佳性能。

声明与许可

Skywork模型不得用于威胁国家或社会安全的活动，也不得用于非法行为。未经适当安全审查和备案，不得将模型部署为互联网服务。使用Skywork开源模型需遵守Skywork社区许可协议，支持商业用途。

技术报告

项目相关的技术报告题为"Skywork-Reward: Bag of Tricks for Reward Modeling in LLMs"，已发布在arXiv上。

联系方式

如有任何问题，可以通过电子邮件联系项目团队。

总的来说，Skywork-Reward-Gemma-2-27B项目展示了如何通过精心策划的数据集和有效的训练策略，在奖励建模领域取得领先成果。该项目不仅为研究人员提供了宝贵的资源，也为商业应用提供了潜在的解决方案。

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