模型简介
该模型是一个基于Gemma-2b-it架构的打分模型，采用BT损失函数训练，训练数据集为preference_700K。主要用于评估和选择大型语言模型的输出质量。
模型特点
高效打分模型
小型但高效的打分模型，适合评估大型语言模型的输出质量
BT损失函数训练
采用Bradley-Terry(BT)损失函数进行优化训练
多维度评估能力
能够评估对话能力、安全性、推理能力等多个维度
模型能力
文本质量评估
对话能力评分
安全性评估
推理能力评分
使用案例
语言模型评估
LLM输出质量评估
评估大型语言模型生成文本的质量
在reward model benchmark上获得73.7的综合评分
对话系统优化
用于优化对话系统的响应质量
对话能力评分为94.1
内容安全
内容安全过滤
评估生成内容的安全性
安全性评分为79.6
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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