Llama3-70B-SteerLM-RM是一个70亿参数的语言模型，用作属性预测模型，一个多方面的奖励模型，它在多个方面对模型响应进行评分，而不是传统奖励模型中的单一分数。该模型使用HelpSteer2数据集训练，并通过NVIDIA NeMo-Aligner进行训练，这是一个可扩展的工具包，用于高效和高效的模型对齐。
需求人群： "目标受众为需要评估和改进语言模型输出质量的研究人员和开发者。该模型通过多方面评分帮助他们理解模型响应的质量，并提供改进方向。" 使用场景示例： 研究人员使用该模型评估不同对话系统中的助手回答。开发者利用模型评分来优化他们的聊天机器人的对话质量。教育机构使用该模型来评估和提高教学助手的交互质量。 产品特色： 评估助手回答的五个属性：有用性、正确性、连贯性、复杂性和冗余性。可以作为传统奖励模型输出单一标量。使用HelpSteer2数据集进行训练，提高模型性能。与NVIDIA NeMo-Aligner兼容，支持数据和模型并行训练。所有检查点与NeMo生态系统兼容，支持推理部署和进一步定制。在RewardBench Primary Dataset LeaderBoard上表现优异。 使用教程： 1. 从NVIDIA的Hugging Face页面下载Llama3-70B-SteerLM-RM模型。2. 根据SteerLM训练用户指南使用NeMo Aligner启动推理服务器。3. 使用推理服务器对数据文件进行标注。4. 根据SteerLM训练用户指南训练SteerLM模型。5. 使用标注的数据文件训练模型以提高其评估能力。6. 将训练好的模型部署到实际应用中，进行语言模型输出的评估和优化。 展开 浏览量：21 s1785318098921236 打开站点
