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# Cues
# Notes
让我查看一下奖励函数的具体内容。
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现在我找到了奖励函数的具体内容！让我详细解释：
## 奖励函数的内容
### 1. **测试中的虚拟奖励函数**
在测试中，使用的是一个**虚拟的奖励函数**：
```python
@pytest.fixture
def reward_fn():
def dummy_reward_fn(response, ground_truth):
# 使用SHA-256哈希，确保结果确定性
response_hash = int(hashlib.sha256(response.encode()).hexdigest(), 16)
reward = (response_hash % 10) / 10.0 # 生成0-1之间的奖励
return {
"reward": reward, # 总奖励
"format_reward": reward, # 格式奖励
"answer_reward": reward, # 答案奖励
}
return dummy_reward_fn
```
### 2. **真实的奖励函数**
在实际应用中，有几种不同的奖励函数：
#### A. **R1-Zero奖励函数**（数学问题）
```python
def r1_zero_reward_fn(response, ground_truth, fast=True):
# 检查格式是否正确
if "</think> <answer>" in response and "</answer>" in response:
# 提取答案部分
model_answer = response.split("<answer>")[-1].replace("</answer>", "")
# 检查答案是否正确
is_correct = grade(model_answer, ground_truth, fast)
if is_correct:
return {
"format_reward": 1.0, # 格式正确
"answer_reward": 1.0, # 答案正确
"reward": 1.0 # 总奖励
}
else:
return {
"format_reward": 1.0, # 格式正确
"answer_reward": 0.0, # 答案错误
"reward": 0.0 # 总奖励
}
else:
# 格式错误
return {
"format_reward": 0.0,
"answer_reward": 0.0,
"reward": 0.0
}
```
#### B. **Question-Only奖励函数**（简单问答）
```python
def question_only_reward_fn(response, ground_truth, fast=True):
# 提取答案
model_answer = extract_answer(response)
if model_answer is None:
return {"format_reward": 0.0, "answer_reward": 0.0, "reward": 0.0}
# 检查答案是否正确
is_correct = grade(model_answer, ground_truth, fast)
if is_correct:
return {"format_reward": 1.0, "answer_reward": 1.0, "reward": 1.0}
else:
return {"format_reward": 1.0, "answer_reward": 0.0, "reward": 0.0}
```
### 3. **奖励函数的组成部分**
每个奖励函数都返回一个字典，包含三个部分：
```python
{
"reward": float, # 总奖励（主要用于训练）
"format_reward": float, # 格式奖励（是否按正确格式回答）
"answer_reward": float # 答案奖励（答案是否正确）
}
```
### 4. **奖励函数的工作原理**
#### 输入
- `response`: 模型的回答
- `ground_truth`: 标准答案
#### 输出
- 奖励分数（0-1之间）
#### 评估标准
1. **格式正确性**：是否按照要求的格式回答
2. **答案正确性**：答案是否与标准答案匹配
3. **总奖励**：综合考虑格式和答案
### 5. **生活中的类比**
就像**老师批改作业**：
1. **格式分**：字迹工整、格式规范（format_reward）
2. **答案分**：答案是否正确（answer_reward）
3. **总分**：综合评分（reward）
### 6. **经典问题变体**
这实际上是**自动评分系统**的经典问题：
- **考试评分**：自动批改选择题
- **作文评分**：评估写作质量
- **代码评分**：检查程序正确性
- **对话评估**：评价对话质量
**核心思想**：通过自动化的奖励函数，为强化学习提供训练信号，让模型学会生成更好的回答。