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奖励模型是什么？模型的「价值观老师」，用分数潜移默化纠正其行为。
想象你训练一只小狗，它做对了就给零食，做错了就纠正。奖励模型（RewardModel,RM）就是AI世界的「零食发放器」，通过打分告诉模型什么行为是好的（比如诚实、无害、有帮助）。
论文提到，大模型（如ChatGPT）虽然强大，但可能输出有害或错误内容。奖励模型的作用就是充当「人类偏好代理人」，用数据训练出一个打分系统，指导向人类期望的方向进化。
奖励模型的运作分为三步：
偏好收集：人类或LLM给不同回答打分（比如标注员判断哪个回复更友好）。
奖励建模：根据打分数据训练模型，让它学会自动评分（类似老师批改作业）。
应用阶段：用训练好的RM指导模型优化（如强化学习）。
比如在聊天场景中，RM会对比两个回答，选择更符合「3H原则」（诚实、无害、有帮助）的一个，帮助模型改进。
论文将RM分为三大类，对应不同任务需求：
判别式奖励模型：直接给回答打总分（适合简单任务）。
公式：
生成式奖励模型：让大模型自己写评价（适合复杂解释）。
隐式奖励模型：不显式打分，通过概率间接优化（节省算力）。
特殊分类：
结果级奖励（ORM）：只看最终答案对不对。
过程级奖励（PRM）：检查解题每一步是否正确（像数学老师批改步骤）。
对话：避免说有害内容（如Anthropic的Claude）。
数学推理：用PRM检查解题步骤（比如先乘除后加减）。
推荐系统：根据用户偏好生成个性化推荐。
多模态：指导LLM生成更符合审美的图片/视频。
论文提到，RM甚至能用在机器人操作和游戏AI中，堪称「通用智能的基石」。
数据偏差：标注员水平不一，数据可能带偏见（比如更偏好长回答）。
奖励作弊（RewardHacking）：钻空子刷高分（比如用废话凑字数）。这就像学生通过讨好老师得高分，但实际能力没提升。
评估难：RM本身的好坏很难直接测，得通过最终AI表现反推。
多模态奖励：让RM同时处理文本、图像、音频（比如生成带BGM的短视频）。
长任务设计：复杂任务（如写代码）需分段奖励，避免中途跑偏。
规则+模型融合：数学题用规则打分（2+2=4），创意任务用模型打分（哪个故事更有趣）。
论文认为，未来的RM会是「规则明确性」和「模型灵活性」的结合体。
奖励模型是让模型自己来理解人类价值观的核心工具。它不仅是技术问题，更关乎「如何定义好与坏」。论文最后抛出一个哲学问题：当其超越人类专家时，谁来当它的老师？
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