资讯
近日消息，DeepMind团队在arXiv上最新发表的论文揭示了GenRM生成式验证器的研究成果，该研究创新性地引入了一种奖励模型机制，旨在显著增强生成式AI系统的逻辑推理与内容生成能力，开辟AI技术发展的新路径。
AI 行业内，目前提高大语言模型（LLMs）的主流做法就是 Best-of-N 模式，即由 LLM 生成的 N 个候选解决方案由验证器进行排序，并选出最佳方案。
这种基于 LLM 的验证器通常被训练成判别分类器来为解决方案打分，但它们无法利用预训练 LLMs 的文本生成能力。
DeepMind 团队为了克服这个局限性，尝试使用下一个 token 预测目标来训练验证器，同时进行验证和解决方案生成。
DeepMind 团队这种生成式验证器（GenRM），相比较传统验证器，主要包含以下优点：
无缝集成指令调整
支持思维链推理
通过多数投票利用额外的推理时间计算
在算法和小学数学推理任务中使用基于 Gemma 的验证器时，GenRM 的性能优于判别式验证器和 LLM-as-a-Judge 验证器，在使用 Best-of-N 解决问题的百分比上提高了 16-64%。
据报道，GenRM 相对于分类奖励模型的边标志着人工智能奖励系统的关键演化，特别是在其容量方面，以防止新模型学成到的欺诈行为。这一进步突出表明，迫切需要完善奖励模型，使人工智能输出与社会责任标准保持一致。
文明上网，理性发言，共同做网络文明传播者