通过“最佳N选择”（best-of-N）方法评估ORM和PRM的性能，即从生成器生成的多个解决方案中选择分数最高的解决方案，并检查其最终答案是否正确。 实验结果显示，PRM在所有N值下均优于ORM，并且随着N的增加，性能差距进一步扩大。 1、 热启动训练。 在RL之前，使用MathMix数据集进行SFT，使得模型能够按照指定的格式输出。 大概1.5B个token。 并且这类数据是COT数据，可以让模型学习思考。 具体来说，为了更容易获取每一步的思考过程，通过few-shot的形 …

PRM（Process-supervised Reward Model）是OpenAI在 Let’s Verify Step by Step 一文中，首次提出的概念。 与之相对应的是 ORM （Outcome-supervised Reward Model）。 PRM和ORM都是奖励模型，两者区别： PRM：过程奖励模型，是在生成过程中，分步骤，对每一步进行打分，是更细粒度的奖励模型。 ORM：结果奖励模型，是不管推理有多少步，对完整的生成结果进行一次打分，是一个反馈更稀疏的奖励模型。 为了更好的理解PRM，我们先了解下PRM在O1的研发 …

2025年1月26日 · ORM（Outcome Reward Model）是在生成模型中，对生成结果整体打分评估。 PRM（Process Reward Model）是在生成过程中，分步骤对每一步进行打分的更细粒度奖励模型。 如下表所示，包含3列，分别对应问题，接受的回答，拒绝的回答。 人口最多的国家？ 面积最多的国家？ 训练时，同一个问题的两个回答会在一个batch中同时送入到网络中做推理，如batch_size=4，一个batch如下： 人口最多的国家？ 印度. 面积最多的国家？ 俄罗斯. 人口最 …

2025年2月24日 · 为了更好地控制并提升模型的推理过程，一些研究者提出了 Process Reward Model（PRM） ——它尝试不仅仅在最终答案上为模型打分，还在推理过程中逐步地给予激励或惩罚，期望引导模型走向更稳定、更可解释的推理路径。 然而， PRM 在实际大规模强化学习（RL）中的表现却不尽如人意。 本文将介绍 PRM 的基本概念，并结合《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement …

2024年10月24日 · 数学推理验证的两类模型为结果奖励模型（orm）和过程奖励模型（prm），prm 优于 orm，但依赖昂贵的人工标注数据集。 结果 奖励 模型 （ORM）定义：给定一个数学问题和其解决方案，ORM 会根据整个生成序列分配一个实数值来表明该解决方案是否正确。

2025年1月18日 · OpenAI最新研究基于GPT-4微调，采用过程监督和结果监督两种监督方法，奖励每个正确推理步骤的过程奖励模型(Process Reward Model, PRM)能够解决MATH测试集代表子集中78%的问题，效果优于结果监督。这种方法可以准确指出正确的推理步骤，并且试图避免逻辑错 …

2025年1月21日 · 在过程奖励模型 (PRM) 中，主要目的是判断解决方案的步骤是否在正确的轨道上。 因此，PRM 会输出一个 0 到 1 之间的分数，作为当前解决过程的正确性指标。 具体来说，给定一个问题 及其解决步骤序列 ，PRM 会为每一步计算出一个分数，这个分数代表了当前问题解决过程的正确性。 因此，问题被重新框定为 ，这可以视为一个二元分类任务。 PRM 通过在大模型上进行 SFT 来训练，将正确或错误的判定作为分类标签。 然后，使用 LLM 来预测每一步的下一 …

本文将结合源码和图示化的方式从样本格式、数据处理、模型结构、loss等几个方面梳理下PRM的训练流程。 OpenRLHF中PRM训练的入口脚本是： train_prm.py。 从提供的示例Demo可以看到，模型训练使用的数据集是 Math-Shepherd (huggingface Dataset)。 这个数据集是北大、deepseek等联合发布的 自动标注的样本集 （详见： paper）。 1. 人工标注PRM样本集 （OpenAI）： PRM800K。 上一篇文章已经介绍了OpenAI两阶段的标注方法。 详见： 姜富 …

2025年1月18日 · 当前Reward Model 有两种主流的范式： • ORM （Outcome Reward Model）: 在生成模型中，通常是对生成的结果整体做一个打分。 • PRM （Process Reward Model）：在生成的过程，分步骤，对每一步进行打分，是更细粒度的奖励模型。 在CloseAI推出O1之后，PRM逐渐成为业界研究的新宠 。 由于两种范式有较大的区别，本文只聚焦讲解ORM。 （PRM后续会单独整理一文） 我们在了解RM的训练过程之前，先聊聊RM在LLM研发中到底有啥用？ 在LLM研发 …

2025年1月13日 · LLM在pre-train阶段使用的是auto-regression，是不需要人工标记数据的，所以能获取大量token，训练真正的large model；根据scaling law：token越多、模型越大，reasoning的效果越好。 但是到了SFT和RM阶段，就需要人工标注数据了，问题是优质的标记数据成本越来越高，怎么减少对优质数据的依赖了？