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CHARM: Calibrating Reward Models Using Chatbot Arena Scores
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为CHARM的校准方法，旨在解决奖励模型中的偏差问题，从而提高评估的准确性和与人类偏好的相关性，促进更公平可靠的奖励模型构建。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为CHARM的校准方法。
- CHARM旨在解决奖励模型中的偏差问题。
- 该偏差导致对某些政策模型的响应评分不当。
- CHARM利用聊天机器人竞技场的Elo分数来降低奖励模型的高估。
- 该方法提高了评估的准确性和与人类偏好的相关性。
- 最终促进了更公平和可靠的奖励模型构建。
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