奖励模型通过学习人工标注的成对 prompt 数据来预测分数，优化目标是对齐人类偏好。训练完成后，奖励模型可以作为人工评估代理的奖励函数，用来改进其他模型。
最常见的奖励模型类型是 Bradley-Terry 模型，它的输出是一个分值，遵循以下公式：
奖励模型的训练数据只需要成对比较的答案，这比收集分数数据更容易。因此训练好的模型只能比较同一个 prompt 下的多个答案孰优孰劣，无法跨 prompt 比较。
其他模型在此方法的基础上进行了扩展，可以预测一个回答优于另一个的概率值 (例如
这样模型就能 (理论上) 以数值来判断多个回答之间的细微差别，不过只能针对同一 prompt 对应的回答进行对比，跨 prompt 的回答概率值就没有对比意义了。另外当回答较长时，可能会受到上下文长度和内存限制的影响。
还有一些奖励模型 (如
最近有人提出了更强力的模型，可以同时输出绝对分数和相对分数。如
HelpSteer2-Preference https://arxiv.org/abs/2410.01257 ArmoRM https://arxiv.org/abs/2406.12845
给定一个 prompts 数据集，输入 LLM 生成回答，并请求奖励模型对回答评分。
如果使用的奖励模型输出是绝对分数，可以对所有回答的分数求平均来获取最终得分。
其实更常用的奖励模型输出是相对分数，对其求平均可能会受到异常值的影响 (某些非常好或非常差的回答)，因为不同 prompt 的评估分数可能具有不同的尺度 (某些 prompt 会比其他的更简单或困难)。
总上，我们可以使用：
胜率 (win rate)：取一组参考回答，计算模型回答优于参考回答的百分比，这种结果会更加精细。 胜算概率 (win probabilities)：取一组参考回答，计算模型回答优于参考回答的平均概率，这种结果能够提供更细致和平滑的信号。
优势：
非常迅速：奖励模型只需要得到一个分数 (与 LLM 评估模型需要得到长文本不同)，因此其推理速度和小模型速度相当。 具有确定性：前向过程相同，最终得分也会保持一致。 对位置偏差不敏感：大多数奖励模型一次只处理一个回答，所以很少受到顺序的影响。即使对于需要处理成对回答的奖励模型，只要它在训练时使用的数据在顺序上是均衡的，受位置偏差的影响很非常小。 无需 prompt 工程：很明显，奖励模型的任务目标只有一个，就是通过训练偏好数据来对一个或两个回答输出分数。
劣势：
需要特定微调：即便微调后继承了基础模型的许多能力，不过在超出训练集范围的任务上可能还是表现不佳，另外这一步的成本会相对偏贵。 在强化学习和任务评估领域 (或使用直接对齐算法处理与奖励模型训练集相似的数据集时) 效率较低：语言模型会过拟合奖励模型的偏好数据。
RewardBench Leaderboard ：奖励模型排行榜，可以找到很多高性能模型。https://hf.co/spaces/allenai/reward-bench Nemotron 论文中介绍了奖励模型的使用经验。https://arxiv.org/abs/2406.11704 对于那些仅评分单个 prompt 与回答的奖励模型，可以缓存多个模型结果，当测试新模型的表现时就能够很快得到结论。 这篇论文 对训练过程中的胜率或胜率概率进行了追踪整理，可以帮助检测模型退化以及选择最佳权重。https://arxiv.org/abs/2410.11677v1
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