HelpSteer2-Preference: Enhancing Ratings with Preferences
本研究解决了数据格式不兼容导致的模型训练差异问题。通过在HelpSteer2数据集中添加偏好注释,首次公平比较了Bradley-Terry和回归模型,并提出结合两者的新方法。实验结果显示,该方法调优的模型在多个奖励模型中表现优异,具有显著效果和应用潜力。
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本研究解决了数据格式不兼容导致的模型训练差异问题。通过在HelpSteer2数据集中添加偏好注释,首次公平比较了Bradley-Terry和回归模型,并提出结合两者的新方法。实验结果显示,该方法调优的模型在多个奖励模型中表现优异,具有显著效果和应用潜力。