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Skywork-Reward-Llama-3.1-8B

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B

开源奖励模型的紧凑数据集设计

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B通过80K优质偏好对数据集，展示了无需改变算法或架构即可实现高效奖励建模的潜力，在数学、编码和安全领域中表现出色，且在RewardBench排行榜中占据领先地位。

文本分类开源项目模型算法HuggingfaceSkywork Reward数据集Github
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项目介绍：Skywork-Reward-Llama-3.1-8B

项目背景

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B是由Skywork团队推出的一个先进奖励模型。这个项目基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构开发，旨在通过处理高质量的偏好配对数据，实现卓越的性能。项目所用的数据集主要来自Skywork Reward Data Collection，这个数据集包含了约80,000对来源于公开数据的高质量偏好对。

项目目标和意义

Skywork团队通过Skywork-Reward-Llama-3.1-8B展示了在不进行复杂算法和架构修改的情况下，如何通过相对较小的数据集和简单的数据整理技术，来构建高性能的奖励模型。该模型在处理复杂场景下的偏好时，表现尤为出色，领域涵盖数学、编程和安全等多个方面。截至2024年9月，该模型在RewardBench排行榜上名列第三。

数据集构建

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B使用的数据集来源包括：

  1. HelpSteer2
  2. OffsetBias
  3. WildGuard (adversarial)
  4. Magpie DPO 系列：Ultra、Pro (Llama-3.1)、Pro、Air

在构建数据集的过程中，团队独立地从Magpie数据集的数学、编程等类别中选择顶级样本，并在某些子集中调整分数优先选择重要数据。此外，为了保持性能，团队使用训练好的奖励模型对WildGuard样本进行评估，只选择符合条件的样本。

成就与性能

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B在RewardBench测试中展现了其优异的处理能力，特别是在对话（Chat）、困难对话（Chat Hard）、安全性（Safety）和推理（Reasoning）等指标中表现卓越。它在排行榜上的成绩为第三名，得分为92.5分。

使用指南

项目包含了如何使用Skywork奖励模型的示例代码。用户可以参考代码示例来获取不同对话的奖励评分。需要注意的事项包括，在使用27B奖励模型时，确保已启用flash_attention_2或eager实现以达到最佳表现。

声明与许可

Skywork明确声明，其模型不应被用于任何对国家社会安全产生威胁的活动或非法行为。同时，Skywork要求用户在公开互联网服务中使用模型时，需进行适当的安全审核与备案。Skywork模型支持商业使用，使用者需遵循Skywork社区许可中的条件条款。

联系与引用

如有疑问，可通过邮箱yuhao.liuu@kunlun-inc.com或liang.zeng@kunlun-inc.com与团队联系。如需引用本项目的工作，可以使用提供的BibTeX条目。

通过一个通俗易懂的视角，本项目展示了如何通过有效的数据工程与建模方法，来实现人工智能领域的进步与创新，为后续的研究和应用提供了坚实的基础。

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