論文の概要: A Comprehensive Survey of Reward Models: Taxonomy, Applications, Challenges, and Future
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12328v1
- Date: Sat, 12 Apr 2025 16:07:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 14:39:08.154961
- Title: A Comprehensive Survey of Reward Models: Taxonomy, Applications, Challenges, and Future
- Title（参考訳）: リワードモデルに関する総合的調査--分類学,応用,課題,未来
- Authors: Jialun Zhong, Wei Shen, Yanzeng Li, Songyang Gao, Hua Lu, Yicheng Chen, Yang Zhang, Wei Zhou, Jinjie Gu, Lei Zou,
- Abstract要約: Reward Model (RM) は、Large Language Models (LLM) を向上する驚くべき可能性を実証した。
我々は、関連する研究の概要を概観し、選好収集、報酬モデリング、利用の視点を探究する。
本稿では、初心者にRMの総合的な紹介を提供し、今後の研究を促進することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.99066977066666
- License:
- Abstract: Reward Model (RM) has demonstrated impressive potential for enhancing Large Language Models (LLM), as RM can serve as a proxy for human preferences, providing signals to guide LLMs' behavior in various tasks. In this paper, we provide a comprehensive overview of relevant research, exploring RMs from the perspectives of preference collection, reward modeling, and usage. Next, we introduce the applications of RMs and discuss the benchmarks for evaluation. Furthermore, we conduct an in-depth analysis of the challenges existing in the field and dive into the potential research directions. This paper is dedicated to providing beginners with a comprehensive introduction to RMs and facilitating future studies. The resources are publicly available at github\footnote{https://github.com/JLZhong23/awesome-reward-models}.
- Abstract（参考訳）: Reward Model (RM) は,Large Language Models (LLM) が人間の嗜好のプロキシとして機能し,様々なタスクにおいて LLM の振る舞いをガイドする信号を提供するため,大きな言語モデル(LLM)を向上する驚くべき可能性を実証している。
本稿では、嗜好収集、報酬モデリング、利用の観点からRMを探索し、関連する研究の概要を概観する。
次に、RMの応用について紹介し、評価のためのベンチマークについて論じる。
さらに,フィールドに存在する課題の詳細な分析を行い,今後の研究の方向性について検討する。
本稿では、初心者にRMの総合的な紹介を提供し、今後の研究を促進することを目的としている。
リソースはgithub\footnote{https://github.com/JLZhong23/awesome-reward-models}で公開されている。
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