# Modele nagrody

EN: **Reward models** · id `rewardmodels`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Trenowanie i dostrajanie](https://aiatlasgraph.com/t/training.md) › [Post-training](https://aiatlasgraph.com/t/posttraining.md) › [Preferencje i RL dla LLM](https://aiatlasgraph.com/t/preferences.md) › Modele nagrody

## Description

- PL: Model uczony na ocenach ludzi, który punktuje odpowiedzi. Służy do RL, filtrowania danych i oceny.
- EN: A model trained on human judgements that scores answers. Used for RL, data filtering and evaluation.

## In one sentence

- PL: To modele uczące się wystawiać oceny odpowiedzi na podstawie wcześniejszych ocen ludzi.
- EN: These models learn to score responses from earlier human evaluations.

## Problem it solves

- PL: Potrzebujesz ocenić wiele nowych odpowiedzi, a ludzie nie mogą ręcznie sprawdzić każdej z nich.
- EN: You need to evaluate many new responses, but people cannot manually inspect every one.

## What it does

- PL: Porównania uczą model przewidywać preferowaną jakość; jego wynik może kierować treningiem lub wyborem, ale nie zastępuje sprawdzenia poprawności.
- EN: Comparisons teach a model to predict preferred quality; its score can guide training or selection but does not replace correctness checks.

## Everyday example

- PL: Model oceny porównuje nowe odpowiedzi na zgłoszenie i pomaga wybrać bardziej pomocny wariant.
- EN: An evaluator model compares new replies to a request and helps select the more helpful option.

## This concerns you if you…

- PL: potrzebujesz wielu ocen do treningu
- PL: chcesz przewidywać preferencje z wcześniejszych porównań
- EN: need many evaluations for training
- EN: want to predict preferences from earlier comparisons

## Keywords

Bradley-Terry model · pairwise ranking loss · process reward models · outcome reward models · reward calibration · best-of-N filtering

## How it works

- PL: Model przypisuje odpowiedzi wynik skalarny, a cel parowy dopasowuje różnice wyników do rankingów. Wyuczoną ocenę wykorzystuje się do selekcji próbek lub jako sygnał aktualizacji polityki generującej odpowiedzi.
- EN: A model assigns scalar scores to responses, with pairwise objectives matching score differences to rankings. Learned evaluations support sample selection or provide signals for updating the response-generating policy.

## Limits

- PL: Wynik odzwierciedla dane porównań, nie obiektywną prawdę. Ocena poza rozkładem i optymalizacja pod jej słabości mogą zawodzić; potrzebne są niezależne testy i kontrola preferencji oceniających.
- EN: Scores reflect comparison data rather than objective truth. Out-of-distribution assessment and exploitation of scoring weaknesses can fail; independent tests and rater-preference checks are needed.

## Key terms

- PL: **wynik skalarny**: Pojedyncza liczba opisująca ocenę odpowiedzi według wyuczonego kryterium.
- PL: **strata parowa**: Cel uczący wyżej oceniać preferowaną odpowiedź w porównywanej parze.
- EN: **scalar score**: A single number rating a response under a learned criterion.
- EN: **pairwise loss**: An objective encouraging higher scores for preferred responses in compared pairs.

## Know first

- [Etykietowanie i feedback (Annotation and feedback)](https://aiatlasgraph.com/t/annotation.md)
- [Kalibracja pewności modelu (Confidence calibration)](https://aiatlasgraph.com/t/calibration.md)

## Examples

- PL: RM z par preferencji · PRM (ocena kroków) · filtrowanie danych
- EN: RM from preference pairs · PRM (step scoring) · data filtering

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Czyszczenie i jakość (Data cleaning and quality)](https://aiatlasgraph.com/t/cleaning.md)
- [Klasyczny RLHF: SFT → model nagrody → PPO (Classic RLHF pipeline with PPO)](https://aiatlasgraph.com/t/rlhfppo.md)
- [Obliczenia w czasie wnioskowania (Test-time compute scaling)](https://aiatlasgraph.com/t/testtime.md)
- [Ocena każdego kroku (PRM) (Process reward models)](https://aiatlasgraph.com/t/prm.md)
- [Ocena ludzi i modeli (Human evaluation and model judges)](https://aiatlasgraph.com/t/judges.md)
- [Ocena według rubryki i listy kontrolnej (Rubric-based and checklist grading)](https://aiatlasgraph.com/t/rubricgrading.md)
- [Odwrotne RL i imitacja adwersarialna (IRL, GAIL) (Inverse RL and adversarial imitation)](https://aiatlasgraph.com/t/irl.md)
- [Wybór społeczny: łączenie preferencji wielu osób (Computational social choice)](https://aiatlasgraph.com/t/socialchoice.md)

## Sources

- [LLM Course (Maxime Labonne)](<https://github.com/mlabonne/llm-course>) `mlabonne-llm-course` · by Maxime Labonne

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/rewardmodels · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30