通过“最佳N选择”（best-of-N）方法评估ORM和PRM的性能，即从生成器生成的多个解决方案中选择分数最高的解决方案，并检查其最终答案是否正确。 实验结果显示，PRM在所有N值下均 …

PRM（Process-supervised Reward Model）是OpenAI在 Let’s Verify Step by Step 一文中，首次提出的概念。 与之相对应的是 ORM （Outcome-supervised Reward Model）。 PRM和ORM …

2025年1月26日 · ORM（Outcome Reward Model）是在生成模型中，对生成结果整体打分评估。 PRM（Process Reward Model）是在生成过程中，分步骤对每一步进行打分的更细粒度奖励模 …

2025年2月24日 · 为了更好地控制并提升模型的推理过程，一些研究者提出了 Process Reward Model（PRM） ——它尝试不仅仅在最终答案上为模型打分，还在推理过程中逐步地给予激励 …

2024年10月24日 · 数学推理验证的两类模型为结果奖励模型（orm）和过程奖励模型（prm），prm 优于 orm，但依赖昂贵的人工标注数据集。 结果 奖励 模型 （ORM）定义：给 …

2025年1月18日 · OpenAI最新研究基于GPT-4微调，采用过程监督和结果监督两种监督方法，奖励每个正确推理步骤的过程奖励模型(Process Reward Model, PRM)能够解决MATH测试集代表 …

2025年1月21日 · 在过程奖励模型 (PRM) 中，主要目的是判断解决方案的步骤是否在正确的轨道上。 因此，PRM 会输出一个 0 到 1 之间的分数，作为当前解决过程的正确性指标。 具体来 …

本文将结合源码和图示化的方式从样本格式、数据处理、模型结构、loss等几个方面梳理下PRM的训练流程。 OpenRLHF中PRM训练的入口脚本是： train_prm.py。 从提供的示例Demo可以 …

2025年1月18日 · 当前Reward Model 有两种主流的范式： • ORM （Outcome Reward Model）: 在生成模型中，通常是对生成的结果整体做一个打分。 • PRM （Process Reward Model）：在 …

2025年1月13日 · LLM在pre-train阶段使用的是auto-regression，是不需要人工标记数据的，所以能获取大量token，训练真正的large model；根据scaling law：token越多、模型越 …