連結：https://huggingface.co/nvidia/Nemotron-4-340B-Reward
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA開發的多維獎勵模型，用於合成資料生成管道，幫助研究人員和開發者構建自己的大型語言模型（LLMs）。該模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一個線性層組成，能夠將響應末尾的標記轉換為五個標量值，對應於HelpSteer2屬性。它支援最多4096個標記的上下文長度，並能夠對每個助手輪次的五個屬性進行評分。
需求人群：
- 目標受眾為AI研究人員和開發者，特別是那些致力於構建和最佳化大型語言模型的專業人士。此模型能夠幫助他們透過合成資料生成和強化學習技術，提高模型的效能和對齊度。
使用場景示例：
- 研究人員使用Nemotron-4-340B-Reward模型來評估和改進他們自己構建的語言模型。
- 開發者利用該模型在對話系統開發中生成訓練資料，以提高系統對使用者查詢的響應質量。
- 教育機構採用此模型作為教學工具，幫助學生理解大型語言模型的工作原理和最佳化方法。
產品特色：
- 支援最多4096個標記的上下文長度。
- 能夠對助手的回應進行五個屬性的評分：有幫助性、正確性、連貫性、複雜性和冗餘度。
- 可以作為傳統的獎勵模型使用，輸出單一標量值。
- 在NVIDIA開放模型許可下，模型商業可用，允許建立和分發衍生模型。
- 適用於英語合成資料生成和基於AI反饋的英語強化學習。
- 可以用於對預訓練模型進行對齊，以符合人類偏好，或作為獎勵模型作為評判使用。
使用教學：
1. 訪問Nemotron-4-340B-Reward模型的網頁連結。
2. 閱讀模型概述和使用說明，瞭解模型的功能和限制。
3. 根據需要設定模型引數，如上下文長度和評分屬性權重。
4. 使用模型進行資料生成或模型對齊，根據輸出結果調整模型配置。
5. 將模型整合到現有的AI專案中，以提高系統的智慧性和響應質量。
6. 定期更新模型，以利用最新的研究成果和技術進步。