使用场景
用于评估数学问题解答的偏好。
在编程领域中，用于比较不同代码实现的优劣。
在安全性领域，用于判断文本内容的安全性。
产品特色
文本分类：能够对文本进行分类，判断其属于哪个类别。
偏好判断：处理复杂的偏好对，提供偏好判断的分数。
高效率：使用相对较小的数据集和简单的数据整理技术，实现高性能。
多领域应用：在数学、编程和安全性等多个领域都有应用。
高排名：在RewardBench排行榜上表现优异。
代码示例：提供示例代码，方便用户理解和使用模型。
社区许可：支持社区使用和商业用途，遵守Skywork社区许可协议。
使用教程
加载模型和分词器：使用AutoModelForSequenceClassification和AutoTokenizer从预训练模型加载。
准备对话数据：将用户和助手的对话内容格式化并分词。
获取奖励分数：使用模型对格式化后的对话进行评分，获取奖励分数。
分析结果：根据奖励分数，分析和比较不同对话内容的质量。
