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都是奖励模型，两者区别： PRM：过程奖励模型，是在生成过程中，分步骤，对每一步进行打分，是更细粒度的奖励模型。 ORM：结果奖励模型，是不管推理有多少步，对完整的生成结果进行一次打分，是一个反馈更稀疏的奖励模型。 为了更好的理解PRM，我们先了解下PRM在O1的研发 …

既可以在 PPO 等训练过程中监督模型朝着更优的方向进化，也可以用于对训练数据进行打分过滤。 根据打分对象区分，有ORM和PRM两种： ORM（Outcome Reward Model） 是对生成结果整体打分评估。 PRM（Process Reward Model） 是在生成过程中对每一步思考过程进行打分。

2025年1月26日 · Reward Model 有两种主流的形式： 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型。 2、ORM（Outcome Reward Model） 2.1、训练数据集的 …

2024年10月24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。

2025年2月24日 · Process Reward Model（PRM）提供了一种“过程激励”思路，希望模型能够在每一步“走对棋、下对子”。 在某些有限场景和小规模实验中，PRM 确有独到的直觉价值。 然而，针对大规模语言模型的大规模强化学习场景， DeepSeek-R1 论文 团队的研究显示，PRM 面临着：

2025年1月6日 · To address this gap, we introduce PRMBench, a process-level benchmark specifically designed to assess the fine-grained error detection capabilities of PRMs. PRMBench comprises 6,216 carefully designed problems and 83,456 step-level labels, evaluating models across multiple dimensions, including simplicity, soundness, and sensitivity.

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）：在生成的过程，分步骤，对每一步进行打分，是更细粒度的奖励模型。 在CloseAI推出O1之后，PRM逐渐成为业界研究的 ...

2025年1月21日 · 凭借 PRM，我们能够在 SFT 阶段生成长思维链，在强化阶段应用 Step-DPO，并在解码阶段指导 LLM 的搜索路径，从而推动推理过程向更高效的结果迈进。

We release our implicit PRMs trained with DPO and CE respectively, the best PRMs trained from Llama-3.1-Instruct to date, and we also open-source the corresponding training dataset, the response-level rollouts to UltraInteract instructions sampled by Llama-3.1-8B-Instruct.

2021年8月16日 · Probabilistic Roadmap (PRM) path planning algorithm in Python to navigate a 2D space with obstacles. The process involves generating random nodes within a defined space, connecting these nodes based on a k-nearest neighbors approach