ベンチマーク · general
RewardBench
RewardBench は、RLHF で用いられる報酬モデル（reward model）を評価する初のベンチマークかつリーダーボードであり、報酬モデルが人間の好む応答（chosen）に、拒否された応答（rejected）よりも高いスコアを付ける頻度を測り、正解率（accuracy）で表す。
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- 例
- 1 つのプロンプトに 2 つの候補応答——好ましいものと好ましくないもの——を組み合わせたもので、一般対話（Chat）、敵対的な Chat Hard、安全性（Safety：拒否 vs 応諾）、推論（Reasoning：数学/コード）などのカテゴリから取られる。モデルは好ましい応答をより上位に順位付けしなければならない。
- 採点方法
- 指標はペアワイズ正解率で、reward(chosen) > reward(rejected) となる例の割合である。正解率はプロンプトごとに計算し、4 つの各カテゴリ内で重み付き平均を取り、さらにカテゴリ間で平均して 1 つの総合スコアにする。
- 検証方法
- 個々の項目は、報酬モデルが chosen 応答に rejected 応答より厳密に高いスカラー報酬を与えた場合にのみ正解とみなされる。結果は約 2,985 項目の固定データセット上で集計され、再現可能な比較のために公開リーダーボードで報告される。
- 重要な理由
- 報酬モデルは RLHF におけるアライメント（alignment）を導くが、長らく間接的にしか評価されてこなかった。RewardBench は、難しく、安全性に重要で、推論を要する選好における失敗を明らかにする、直接的で再現可能な指標を提供する。
解説付きの例
課題
1 つの三つ組：プロンプト——「空が青く見える理由を説明せよ」。chosen——短い（青い）波長のレイリー（Rayleigh）散乱についての正確な応答。rejected——もっともらしいが誤った応答（例：「海を反射しているから」）。報酬モデルは各（プロンプト, 応答）ペアに対してスカラースコアを出力しなければならない。
解答
r(prompt, chosen) > r(prompt, rejected) のとき、かつそのときに限り、その項目は正解とみなされる。レイリー散乱の応答（chosen）がより高いスカラー報酬を得たとき、その項目は「勝ち」（win）となり、そのカテゴリの正解率カウントに 1 を加える（そうでなければ 0）。
解説
chosen 応答は人間が好み事実として正しいので、よくアライメントされた報酬モデルは誤った rejected 応答より上位に置くべきである。採点は 2 つのスカラー報酬の純粋なペアワイズ比較（chosen が高ければ正解）であり、こうした「勝ち」はカテゴリ内で重み付き平均され、さらにカテゴリ間で平均される。
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