Nemotron-4-340B-Reward

Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA 開發的多維獎勵模型，用於合成資料生成管道，幫助研究人員和開發者建立自己的大型語言模型（LLMs）。該模型由Nemotron-4-340B-Base 模型和一個線性層組成，能夠將響應末端的標記轉換為五個標量值，對應於HelpSteer2 屬性。它支援最多4096 個標記的上下文長度，並能夠對每個助手輪次的五個屬性進行評分。

目標受眾為AI 研究人員和開發者，特別是那些致力於建立和優化大型語言模型的專業人士。此模型能夠幫助他們透過合成資料產生和強化學習技術，提高模型的效能和對齊度。

使用場景範例：

研究人員使用Nemotron-4-340B-Reward模型來評估和改進他們自己建立的語言模型。

開發者利用該模型在對話系統開發中產生訓練數據，以提高系統對使用者查詢的回應品質。

教育機構採用此模型作為教學工具，幫助學生理解大型語言模型的工作原理和最佳化方法。

產品特色：

支援最多4096 個標記的上下文長度。

能夠對助手的回應進行五個屬性的評分：有幫助性、正確性、連貫性、複雜性和冗餘度。

可以作為傳統的獎勵模型使用，輸出單一標量值。

在NVIDIA 開放模式許可下，模型商業可用，允許建立和分發衍生模型。

適用於英語合成資料產生和基於AI 回饋的英語強化學習。

可以用於對預訓練模型進行對齊，以符合人類偏好，或作為獎勵模型作為評判使用。

使用教學：

1. 造訪Nemotron-4-340B-Reward模型的網頁連結。

2. 閱讀模型概述和使用說明，了解模型的功能和限制。

3. 根據需要設定模型參數，如上下文長度和評分屬性權重。

4. 使用模型進行資料產生或模型對齊，根據輸出結果調整模型配置。

5. 將模型整合到現有的AI 專案中，以提高系統的智慧性和回應品質。

6. 定期更新模型，以利用最新的研究成果和技術進步。