Что такое reward model и какие у неё особенности обучения?

Reward model — это модель, которая обучается оценивать качество или полезность определённых действий или ответов, обычно в контексте обучения с подкреплением или fine-tuning больших языковых моделей (LLM).

Особенности обучения reward model:

• Обучение на основе сравнений: часто используется метод обучения с парными сравнениями, где модель учится предпочитать один ответ другому, основываясь на человеческой оценке или другом сигнале качества.
• Использование человеческой обратной связи (RLHF): модель обучается на данных, собранных от людей, которые ранжируют или оценивают ответы, что помогает направить генерацию модели в нужное русло.
• Оптимизация через Reinforcement Learning: reward model выступает в роли функции вознаграждения, которая используется для fine-tuning основной модели с помощью алгоритмов RL, например PPO.

Пример: в обучении чат-бота reward model может оценивать, насколько ответ полезен, корректен и уместен, а затем основная модель оптимизируется так, чтобы максимизировать это вознаграждение.