昆侖萬(wàn)維在人工智能領(lǐng)域再度發(fā)力，于近期正式推出了其第二代獎(jiǎng)勵(lì)模型系列——Skywork-Reward-V2。這一系列共涵蓋了8個(gè)不同規(guī)模的模型，參數(shù)量從6億至80億不等，均基于不同的基座模型構(gòu)建。令人矚目的是，Skywork-Reward-V2系列一經(jīng)問(wèn)世，便迅速在七大主流獎(jiǎng)勵(lì)模型評(píng)測(cè)中脫穎而出，全面奪得榜首，成為開(kāi)源獎(jiǎng)勵(lì)模型領(lǐng)域的新星。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

獎(jiǎng)勵(lì)模型在強(qiáng)化學(xué)習(xí)從人類(lèi)反饋（RLHF）的過(guò)程中扮演著核心角色。為了打造這一全新系列的獎(jiǎng)勵(lì)模型，昆侖萬(wàn)維精心構(gòu)建了一個(gè)包含4000萬(wàn)對(duì)偏好對(duì)比的混合數(shù)據(jù)集Skywork-SynPref-40M。在數(shù)據(jù)處理策略上，團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地采用了人機(jī)協(xié)同的兩階段流程，巧妙地將人工標(biāo)注的高質(zhì)量與模型的大規(guī)模處理能力相結(jié)合。在第一階段，團(tuán)隊(duì)首先構(gòu)建了一個(gè)初始的、未經(jīng)驗(yàn)證的偏好池，并借助大語(yǔ)言模型生成輔助屬性。隨后，人工標(biāo)注者依據(jù)嚴(yán)格的協(xié)議，借助外部工具和大語(yǔ)言模型，對(duì)部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)審核，從而構(gòu)建出一個(gè)小規(guī)模但高質(zhì)量的金標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。以此為引導(dǎo)，結(jié)合大語(yǔ)言模型，團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步生成了高質(zhì)量的銀標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，并通過(guò)多輪迭代不斷優(yōu)化。進(jìn)入第二階段，團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向自動(dòng)化的大規(guī)模數(shù)據(jù)擴(kuò)展，利用訓(xùn)練完成的獎(jiǎng)勵(lì)模型執(zhí)行一致性過(guò)濾，既減輕了人工標(biāo)注的負(fù)擔(dān)，又實(shí)現(xiàn)了偏好數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量的完美平衡。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

基于這一優(yōu)質(zhì)的混合偏好數(shù)據(jù)，Skywork-Reward-V2系列展現(xiàn)出了廣泛的適用性和卓越的能力。它不僅在人類(lèi)偏好的通用對(duì)齊、客觀正確性、安全性、風(fēng)格偏差抵抗能力以及best-of-N擴(kuò)展能力等多個(gè)維度上表現(xiàn)出色，還在Reward Bench v1/v2、PPE Preference & Correctness、RMB、RM-Bench、JudgeBench等七大主流獎(jiǎng)勵(lì)模型評(píng)估基準(zhǔn)上全面達(dá)到了當(dāng)前最優(yōu)水平。即便是系列中最小的模型Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B，其整體性能也幾乎達(dá)到了上一代最強(qiáng)模型的平均水平，而Skywork-Reward-V2-Qwen3-1.7B更是超越了當(dāng)前開(kāi)源獎(jiǎng)勵(lì)模型的最高水平。最大規(guī)模的模型Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B在所有主流基準(zhǔn)測(cè)試中均全面超越，成為了當(dāng)前整體表現(xiàn)最優(yōu)的開(kāi)源獎(jiǎng)勵(lì)模型。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Skywork-Reward-V2系列還具備廣泛覆蓋多維人類(lèi)偏好的能力。在通用偏好評(píng)估基準(zhǔn)上，它優(yōu)于多個(gè)參數(shù)更大的模型以及最新的生成型獎(jiǎng)勵(lì)模型；在客觀正確性評(píng)估方面，它在知識(shí)密集型任務(wù)中展現(xiàn)出了突出的表現(xiàn)；在多項(xiàng)高級(jí)能力評(píng)估中，包括Best-of-N任務(wù)、偏見(jiàn)抵抗能力測(cè)試、復(fù)雜指令理解以及真實(shí)性判斷等，均取得了領(lǐng)先的成績(jī)，充分展現(xiàn)了其出色的泛化能力與實(shí)用性。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

數(shù)據(jù)篩選流程的高度擴(kuò)展性也顯著提升了獎(jiǎng)勵(lì)模型的性能。經(jīng)過(guò)精細(xì)篩選和過(guò)濾的偏好數(shù)據(jù)，在多輪迭代訓(xùn)練中能夠持續(xù)有效地提升模型的整體性能，特別是在第二階段的全自動(dòng)數(shù)據(jù)擴(kuò)展中表現(xiàn)尤為顯著。早期版本的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，僅需使用1.8%的高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練8B規(guī)模的模型，其性能就能超越當(dāng)前的70B級(jí)最高水平獎(jiǎng)勵(lì)模型，這充分印證了Skywork-SynPref數(shù)據(jù)集在規(guī)模和質(zhì)量上的顯著優(yōu)勢(shì)。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

對(duì)于感興趣的研究人員和開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)以下鏈接獲取更多關(guān)于Skywork-Reward-V2系列的信息和資源：HuggingFace地址為https://huggingface.co/collections/Skywork/skywork-reward-v2-685cc86ce5d9c9e4be500c84，GitHub地址為https://github.com/SkyworkAI/Skywork-Reward-V2。FAq28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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