/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
15 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 мая 2026

llama-3.1-8b-oracle-rm-hh-rlhf-helpfulness

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Reward-модель Llama 3.1 оценивает полезность текстовых ответов для ранжирования и экспериментов RLHF.

688скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это reward-модель семейства Llama 3.1, разработанная theSOL1 и дообученная на исходном обучающем наборе предпочтений HH-RLHF с фокусом на helpfulness. Она использует архитектуру LlamaForSequenceClassification с 7,5 млрд параметров и выдаёт оценку для входного текста, пригодную для сравнения вариантов ответа по полезности. Контекст модели составляет до 131 072 токенов.

Модель предназначена для ранжирования ответов в системах RLHF и оценки их полезности в экспериментах с языковыми моделями. В карточке приведены метрики временной валидационной выборки, однако значения accuracy, loss и margin отсутствуют, поэтому качество по этим метрикам оценить нельзя. Модель распространяется в формате safetensors; для загрузки требуется Transformers версии от 4 до 5. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • оценка полезности ответа языковой модели
  • сравнение двух вариантов ответа для RLHF
  • ранжирование ответов по предпочтению пользователя
  • подготовка оценок для обучения с подкреплением по человеческой обратной связи

Ограничения

Значения метрик accuracy, loss и margin в карточке не приведены, поэтому качество модели по ним оценить нельзя. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

theSOL1/llama-3.1-8b-oracle-rm-hh-rlhf-helpfulness

Reward model trained for the helpfulness preference on HH-RLHF helpfulness; original HH train only.

Model

  • Type: oracle
  • Base checkpoint: meta-llama/Llama-3.1-8B
  • Label type: hard
  • Architecture: LlamaForSequenceClassification
  • Tokenizer: PreTrainedTokenizerFast
  • Transformers compatibility: transformers>=4,<5

Evaluation

Validation metrics are computed on the temporary eval split created by the training sweep.

metricvalue
Raw validation accuracyn/a
Eval lossn/a
Eval marginn/a
Mean rewardn/a

For proxy models, the validation labels are produced by the corresponding oracle reward model.

Loading

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("theSOL1/llama-3.1-8b-oracle-rm-hh-rlhf-helpfulness")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("theSOL1/llama-3.1-8b-oracle-rm-hh-rlhf-helpfulness", num_labels=1)

This repository intentionally contains only model, tokenizer, and configuration files. Optimizer states, scheduler states, checkpoints, and trainer state files are not uploaded.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForSequenceClassification
Ревизия весов
85b963e

0 моделей