HELPSTEER2-PREFERENCE: COMPLEMENTING RATINGS WITH PREFERENCES

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： LLM Daily 文章标签： 语言模型 人工智能
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本文是LLM系列文章，针对《HELPSTEER2-PREFERENCE: COMPLEMENTING RATINGS WITH PREFERENCES》的翻译。

HELPSTEER2-PREFERENCE：用偏好补充评级

摘要

奖励模型对于使模型符合说明至关重要，通常按照两种流行的范式之一进行训练：Bradley Terry风格或回归风格。然而，缺乏证据表明，当数据充分匹配时，这两种方法都比另一种方法好。这主要是因为这些方法需要以不同（但不兼容）的格式收集数据，这意味着现有的公共数据集中没有足够匹配的数据。为了解决这个问题，我们发布了偏好注释（专为Bradley Terry训练设计），以补充HelpSteer2数据集中的现有评级（专为回归风格训练设计）。为了提高数据的可解释性，偏好注释伴随着人工编写的理由。使用这些数据，当数据充分匹配时，我们对Bradley Terry和回归模型进行了第一次面对面比较。基于这种比较得出的见解，我们提出了一种将Bradley Terry和回归奖励建模相结合的新方法。采用这种方法调整的Llama-3.1-70B-Instruct模型在RewardBench上的得分为94.1，截至2024年10月1日，该模型在140多种奖励模型中名列前茅。我们还证明了这种奖励模型在调整模型以遵循RLHF中的指示方面的有效性。我们将此数据集（CC-BY-4.0许可证）开源于https://huggingface.co/datasets/nvidia/HelpSteer2并公开发布经过训练的奖励模型https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemo

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HelpSteer2: Open-source dataset for training top-performing reward models
c_cpp_csharp的专栏
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2024年大模型后训练(post-training)总结
强化学习曾小健
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Neurlps2024论文解析HelpSteer2 Open-source dataset for training top-performing reward models-water-merged
paixiaoxin的博客
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[资源帖]IJCAI 2016 下载地址
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
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字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
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人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
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现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
强化学习人形机器人奖励函数分析
ModestCoder_的博客
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PPO (Proximal Policy Optimization) 是一种 Actor-Critic 架构算法。奖励函数是整个学习过程的指挥棒。学习预测未来的累积回报（Return）。用于处理物理限制的软约束，形式通常为单边损失（Hinge Loss）。，作为 Cost/Penalty 使用，用于约束能量和保持稳定。以下是代码中各个奖励项的数学表达及其物理含义分析。形式，旨在最大化机器人对指令的跟随精度。这种设计是现代机器人控制领域的标准范式。形式，在总奖励计算中通常会被赋予。
宇树G1-D：人形机器人下一步方向！
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宇树科技推出G1-D人形机器人工作站全栈解决方案，实现从硬件平台向"硬件+数据+AI"生态平台升级。该方案以G1-D为核心载体，为AI模型开发提供强力支撑，可应用于制造业等场景，提升生产精度和效率。在AI技术快速发展的背景下，掌握基于G1-D的AI开发技能将增强就业竞争力。这一创新方案为行业搭建AI训练基础设施，推动技术进步，展现未来发展潜力。
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2501_94108919的博客
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Python机器学习库
2509_93946396的博客
11-22 556
说到机器学习核心库，Sklearn的API设计确实经典。最近在做的图像分类项目里，用tf.data构建数据管道比传统生成器效率提升明显，尤其是map()和cache()的链式调用，让数据增强流程流畅了不少。最近遇到个有趣案例：某电商用户行为数据清洗时，发现用pd.get_dummies()处理分类变量比手动编码快了三倍，配合query()方法做数据筛选，代码行数直接减半。计算机视觉项目里OpenCV的HOG特征提取依然可靠，配合imutils库里的便捷函数，几行代码就能完成复杂的目标检测预处理。
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: creationTimestamp: null labels: app: web name: web spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: web strategy: {} template: metadata: creationTimestamp: null labels: app: web spec: containers: - image: registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/egon-k8s-test/busybox:v1.0 name: c1 command: ["sh","-c","while true;do echo 111 ;sleep 1;done"] affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略：必须满足，否则一直pendig nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: xxx operator: In values: - yyy - zzz preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 软策略：尽量满足，没有任何一个节点满足，还是会调度到某个节 点上 - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: com operator: In values: - wolegequ # nodeSelector: # xxx: yyy # resources: # limits: # memory: "2Gi" # requests: # memory: "1Gi" status: {}
10-24
2: kind: Deployment 3: metadata: 4: creationTimestamp: null 5: labels: 6: app: web 7: name: web 8: spec: 9: replicas: 1 10: selector: 11: matchLabels: 12: app: web 13: strategy: {} 14: template: 15: ...
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