Skywork-Reward-Llama-3.1-8B

先进的奖励模型，用于文本分类和偏好判断

普通产品编程机器学习自然语言处理

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B是一个基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构的先进奖励模型，使用Skywork Reward Data Collection进行训练，该数据集包含80K高质量的偏好对。模型在处理复杂场景中的偏好，包括具有挑战性的偏好对方面表现出色，覆盖数学、编程和安全性等多个领域。截至2024年9月，该模型在RewardBench排行榜上位列第三。

目标受众主要是数据科学家、机器学习工程师和研究人员，他们需要一个能够处理复杂偏好判断的高性能模型。此外，任何需要文本分类和偏好判断功能的开发者或企业也可能从该模型中受益。

用于评估数学问题解答的偏好。
在编程领域中，用于比较不同代码实现的优劣。
在安全性领域，用于判断文本内容的安全性。

加载模型和分词器：使用AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer从预训练模型加载。
准备对话数据：将用户和助手的对话内容格式化并分词。
获取奖励分数：使用模型对格式化后的对话进行评分，获取奖励分数。
分析结果：根据奖励分数，分析和比较不同对话内容的质量。

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