prometheus-8x7b-v2.0
基于Mistral的开源评估型语言模型
Prometheus-8x7b-v2.0是一个基于Mistral-Instruct构建的开源评估型语言模型，通过30万条标注数据训练而成。该模型支持绝对评分和相对排名两种方式，可对其他语言模型进行细粒度评估，是GPT-4评估功能的开源替代方案。模型提供完整的使用文档，适用于语言模型性能比较和评估研究。
项目概述
Prometheus-8x7b-v2.0是一款专门用于评估其他语言模型的开源评估模型。它基于Mistral-Instruct模型开发，主要用于在进行强化学习人类反馈(RLHF)时对底层语言模型和奖励模型进行细粒度评估，可以作为GPT-4评估的替代方案。
技术特点
该模型经过了大规模数据集的微调，包括10万条反馈数据(Feedback Collection)和20万条偏好数据(Preference Collection)。通过权重合并的方式，模型同时支持绝对评分(直接评估)和相对评分(成对排名)两种评估方式。研究发现，权重合并不仅支持了双重评估功能，还提升了模型在各个评估格式上的性能表现。
评估功能
绝对评分功能
- 需要输入指令、待评估回复、评分标准和参考答案
- 提供1-5分的详细评分标准
- 输出包含详细反馈意见和具体分数
- 基于严格的评分标准进行客观评估
相对评分功能
- 同时对两个回复进行比较评估
- 需要输入指令、两个待评估回复、评分标准和参考答案
- 输出详细的对比反馈
- 最终给出更优选项(A或B)
使用说明
该模型提供了完整的包装函数和类，建议通过官方GitHub仓库提供的工具进行使用。模型使用时需要遵循特定的提示模板格式，并使用Mistral的对话模板。评估结果将通过[RESULT]标识符分隔反馈内容和最终评分。
版本信息
- 开源许可：Apache 2.0
- 支持语言：英语
- 模型规模：提供7B和8x7B两种版本
- 评估指标：支持pearsonr、spearmanr、kendall-tau和accuracy等多种评估指标
应用价值
Prometheus-8x7b-v2.0为AI模型评估提供了专业的解决方案，其细粒度的评估能力和双重评分机制使其成为评估其他语言模型的重要工具。无论是进行模型性 能评估还是优化改进，都能提供有价值的参考依据。
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