論文の概要: R3: Robust Rubric-Agnostic Reward Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13388v1
• Date: Mon, 19 May 2025 17:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.769032
• Title: R3: Robust Rubric-Agnostic Reward Models
• Title（参考訳）: R3:Robust Rubric-Agnostic Reward Models
• Authors: David Anugraha, Zilu Tang, Lester James V. Miranda, Hanyang Zhao, Mohammad Rifqi Farhansyah, Garry Kuwanto, Derry Wijaya, Genta Indra Winata,
• Abstract要約: R3は、古めかしく、評価次元にまたがって一般化可能で、解釈可能な、推論されたスコアの割り当てを提供する、新しい報酬モデリングフレームワークである。 私たちのモデル、データ、コードはhttps://github.com/rubricreward/r3.comでオープンソースとして公開されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.518559938757184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reward models are essential for aligning language model outputs with human preferences, yet existing approaches often lack both controllability and interpretability. These models are typically optimized for narrow objectives, limiting their generalizability to broader downstream tasks. Moreover, their scalar outputs are difficult to interpret without contextual reasoning. To address these limitations, we introduce R3, a novel reward modeling framework that is rubric-agnostic, generalizable across evaluation dimensions, and provides interpretable, reasoned score assignments. R3 enables more transparent and flexible evaluation of language models, supporting robust alignment with diverse human values and use cases. Our models, data, and code are available as open source at https://github.com/rubricreward/r3
• Abstract（参考訳）: リワードモデルは言語モデルの出力を人間の好みに合わせるのに不可欠であるが、既存のアプローチでは制御性と解釈性の両方が欠けていることが多い。 これらのモデルは典型的には狭い目的のために最適化され、より広い下流のタスクに一般化性を制限する。 さらに、スカラー出力は文脈的推論なしでは解釈が困難である。 これらの制約に対処するため、R3は、古めかしく、評価次元にまたがって一般化可能で、解釈可能な、推論されたスコアの割り当てを提供する、新しい報酬モデリングフレームワークである。 R3は、より透過的で柔軟な言語モデルの評価を可能にし、多様な人間の価値とユースケースとの堅牢なアライメントをサポートする。 私たちのモデル、データ、コードはhttps://github.com/rubricreward/r3でオープンソースとして公開されています。

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