

Skywork Reward Llama 3.1 8B
紹介 :
Skywork-Reward-Llama-3.1-8Bは、Meta-Llama-3.1-8B-Instructアーキテクチャをベースとした高度な報酬モデルです。Skywork Reward Data Collectionを使用してトレーニングされており、このデータセットには8万件の高品質な選好ペアが含まれています。複雑な状況における選好処理、特に困難な選好ペアにおいて優れたパフォーマンスを示し、数学、プログラミング、セキュリティなど複数の分野を網羅しています。2024年9月現在、RewardBenchランキングで3位にランクインしています。
ターゲットユーザー :
主な対象ユーザーは、複雑な選好判断を処理できる高性能モデルを必要とするデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者です。また、テキスト分類と選好判断機能を必要とする開発者や企業も、このモデルから恩恵を受ける可能性があります。
使用シナリオ
数学の問題解答の選好評価に使用します。
プログラミング分野において、異なるコード実装の長所?短所を比較するために使用します。
セキュリティ分野において、テキストの内容の安全性を判断するために使用します。
製品特徴
テキスト分類:テキストを分類し、どのカテゴリに属するかを判断します。
選好判断:複雑な選好ペアを処理し、選好判断のスコアを提供します。
高効率:比較的少量のデータセットと簡潔なデータ整理技術を用いて、高性能を実現しています。
多領域適用:数学、プログラミング、セキュリティなど複数の分野で活用できます。
高ランキング:RewardBenchランキングで高い評価を得ています。
コード例:モデルの理解と使用を容易にするためのサンプルコードを提供しています。
コミュニティライセンス:Skyworkコミュニティライセンスに従い、コミュニティ利用と商用利用をサポートしています。
使用チュートリアル
モデルとトークナイザーの読み込み:AutoModelForSequenceClassificationとAutoTokenizerを使用して、事前学習済みモデルを読み込みます。
対話データの準備:ユーザーとアシスタントの対話内容をフォーマットし、トークン化します。
報酬スコアの取得:フォーマット済みの対話にモデルでスコア付けを行い、報酬スコアを取得します。
結果の分析:報酬スコアに基づいて、異なる対話内容の品質を分析?比較します。
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