A Comprehensive Survey of Reward Models: Taxonomy, Applications, Challenges, and Future

奖励模型（RM）展现出令人印象深刻的潜力，可以增强大型语言模型（LLM）的表现，因为RM能够作为人类偏好的代理，为LLM在各种任务中的行为提供指导信号。本文对相关研究进行了全面概述，从偏好收集、奖励建模以及应用角度探讨了奖励模型。接着，我们介绍了奖励模型的应用场景，并讨论了评估其性能的基准方法。此外，我们深入分析了该领域目前面临的挑战，并探索了潜在的研究方向。本文旨在为初学者提供关于奖励模型的全面介绍，同时促进未来的研究工作。相关资源已在GitHub上公开提供\footnote{https://github.com/JLZhong23/awesome-reward-models}。

该论文试图系统性地解决如何利用奖励模型（RM）增强大型语言模型（LLM）的问题，并探讨其在不同任务中的应用。这并非一个全新的问题，但随着LLM的快速发展，如何通过RM更好地对齐人类偏好成为了一个重要的研究方向。

论文的关键思路是从三个核心视角——偏好收集、奖励建模和使用方法——全面概述RM的研究进展。相比现有研究，这篇论文的独特之处在于提供了从理论到实践的完整框架，并深入分析了当前挑战及未来研究方向。

论文详细介绍了RM的应用场景和评估基准，强调了其实验设计的严谨性和广泛适用性。此外，作者还开源了相关资源（如GitHub仓库），为社区提供了宝贵的工具和数据支持。值得关注的是，论文指出了RM领域中仍存在的问题，例如数据偏差和泛化能力不足，这些都值得进一步研究。

近期的相关研究包括：1)《Training language models to follow instructions with human feedback》探讨了结合人类反馈训练LLM的方法；2)《Aligning Language Models with Human Feedback: A Survey》综述了基于人类反馈的语言模型对齐技术；3)《Reward Modeling for Dialogue Systems》专注于对话系统的RM设计。这些工作共同推动了RM领域的进步。