2025年1月26日 · 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型。 如下表所示，包含3列，分别对应问题，接受的回答，拒绝的回答。 人口最多的国家？ 面积最多的国家？ 训练时，同一个问题的两个回答会在一个batch中同时送入到网络中做推理，如batch_size=4，一个batch如下： 人口最多的国家？ 印度. 面积最多的国家？ 俄罗斯. 人口最多的国家？ 中国. 面积最多的国家？ 加拿大. 在有限的资源中，可能无法加载多个大模型，常 …

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可以看到，模型训练使用的数据集是 Math-Shepherd (huggingface Dataset)。 这个数据集是北大、deepseek等联合发布的 自动标注的样本集 （详见： paper）。 1. 人工标注PRM样本集 （OpenAI）： PRM800K。 上一篇文章已经介绍了OpenAI两阶段的标注方法。 详见： 姜富 …

最近使用PRM（过程奖励模型）提升LLM推理能力成了一门「显学」，Qwen团队刚刚（2025年1月）发布了Qwen2.5-Math-PRM，指出之前广泛使用的蒙特卡洛估计方法存在「以对推错」和「以错推对」的缺陷，提出结合LLM-as-a-…

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2024年12月2日 · The only assumption is to parameterize the outcome reward as the log-likelihood ratios of the policy and reference models, which can be optimized regardless of the specific choice of loss objectives. In experiments, we instantiate our implicit PRMs with various objectives and evaluate their performance on MATH.

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测试集代表子集中78%的问题，效果优于结果监督。这种方法可以准确指出正确的推理步骤，并且试图避免逻辑错 …

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2025年1月14日 · 过程奖励模型（Process Reward Models, PRMs）作为数学推理过程监督中的一种有前途的方法出现，旨在识别和减轻推理过程中的中间错误。 在评估方面，以往的研究主要依赖于响应级别的Best-of-N（BoN）评估，即根据PRM从N个候选答案中选择得分最高的响应。 今天，我们开源了最先进的PRMs，它优于现有的开源PRM。 我们还发布了步骤级别的评估标准 ProcessBench，用于测量模型识别数学推理中错误步骤的能力。 ProcessBench旨在衡量模型 …