RewardBench: 开源奖励模型评估工具
项目基础介绍和主要编程语言
RewardBench 是由 AllenAI 开发的一个开源项目，旨在为奖励模型（包括通过直接偏好优化训练的模型）提供评估工具。该项目主要使用 Python 编程语言进行开发，适合对机器学习和自然语言处理感兴趣的开发者使用。
项目核心功能
RewardBench 的核心功能包括：
- 通用推理代码：支持多种奖励模型的推理，如 Starling、PairRM、OpenAssistant、DPO 等。
- 数据集格式化和测试：提供公平的奖励模型推理数据集格式化和测试工具。
- 分析和可视化工具：帮助用户分析和可视化奖励模型的性能。
- 主要脚本：包括
scripts/run_rm.py和scripts/run_dpo.py，分别用于运行奖励模型和直接偏好优化（DPO）模型的评估。
项目最近更新的功能
RewardBench 最近更新的功能包括：
- 支持生成性奖励模型：通过
pip install rewardbench[generative]安装后，可以使用rewardbench-gen命令运行生成性奖励模型。 - 高级日志记录功能：新增了多种高级保存功能，用于记录模型输出和准确性分数，并支持将结果上传到 HuggingFace。
- 模型元数据上传：支持将评估结果直接添加到模型元数据中，便于后续分析和使用。
- 本地模型支持：扩展了对本地模型的支持，用户可以通过指定路径加载本地模型进行评估。
- 生成性模型集成：增加了对生成性模型集成的支持，用户可以通过 API 运行多个生成性模型进行评估。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
