主要观点总结
本文介绍了POLAR奖励模型，一种基于对比学习预训练范式的奖励模型，旨在解决AI更懂人类的问题。POLAR采用全新对比学习预训练范式，可以根据参考答案灵活对模型回复给出奖励分数。上海人工智能实验室和复旦大学的研究人员最近提出了一种全新的奖励模型POLAR，并开源了1.8B和7B两个参数规模的版本。POLAR展现出了良好的泛化性和准确性，并且在强化微调RFT实验中持续优于SOTA的开源奖励模型。通过预训练阶段学习策略模型之间的细微区别，POLAR显著增强了实际RL应用时的奖励信号泛化性。
关键观点总结
关键观点1: POLAR奖励模型的核心技术
POLAR采用对比学习预训练范式，通过衡量训练策略与目标策略之间的距离来作为奖励信号，当训练策略越接近目标策略时，给予越高的奖励。
关键观点2: POLAR的优势
POLAR摆脱了对大规模偏好数据的依赖，并且可以大规模无监督扩展。在下游RL效果上，POLAR-7B超越了参数量更大的SOTA奖励模型。在偏好评估和强化微调RFT实验中，POLAR表现出优越的性能和全面性。
关键观点3: POLAR的预训练方法和应用
POLAR的预训练语料完全由自动化合成数据构建，使用对比学习的方式做距离度量。在实际应用中，POLAR在RFT框架下对LLM进行强化学习，展现出了极佳的泛化性。
关键观点4: POLAR的Scaling效应
POLAR展现出了与大语言模型类似的Scaling效应，随着模型参数和计算量的增加，验证集损失呈幂律关系下降，体现了POLAR无监督预训练方法的巨大潜力。
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