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VerifyBench: Benchmarking Reference-based Reward Systems for Large Language Models
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内容提要
本研究提出了VerifyBench和VerifyBench-Hard基准测试，以评估大型语言模型中的基于参考的奖励系统。研究表明，当前模型在这些基准上的表现仍有显著提升空间，尤其是小规模模型。
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关键要点
- 本研究提出了VerifyBench和VerifyBench-Hard基准测试，以评估大型语言模型中的基于参考的奖励系统。
- 现有的奖励基准未能有效评估基于参考的奖励系统，影响了对强化学习中验证器准确性的理解。
- 通过系统的数据收集和人工标注，VerifyBench和VerifyBench-Hard能够更好地评估奖励系统的性能。
- 研究结果显示，当前模型在这两个基准上的表现仍有显著提升空间，尤其是小规模模型。
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