RM R1 Qwen2.5 Instruct 32B
模型简介
该模型通过两阶段训练（推理轨迹蒸馏和强化学习）实现可解释的奖励评分，适用于RLHF/RLAIF和自动化评估场景
模型特点
可解释性评分
通过生成评分标准或推理轨迹后再表达偏好，提供完全透明的评价过程
两阶段训练框架
先蒸馏8.7K条高质量推理轨迹，再通过RLVR处理64K条偏好对
性能突破
在公共基准上实现+13.8%绝对准确率提升
多尺寸选择
提供7B/14B/32B参数版本及DeepSeek蒸馏检查点
模型能力
生成评分标准
偏好判断
推理轨迹生成
开放域问答评估
对话质量评分
使用案例
强化学习
RLHF/RLAIF
作为即插即用的奖励函数用于策略优化
自动化评估
LLM评判员
对开放域问答、聊天和推理任务进行自动评分
研究工具
过程监督研究
用于研究思维链验证或评分标准生成机制
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 支持多种语言
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 英语
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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