该项目专注于通过顺序拒绝采样微调和迭代DPO方法进行奖励和偏好模型训练，提供包括ArmoRM、Pair Preference Model和Bradley-Terry Reward Model在内的多种开源模型，并在RewardBench排行榜中表现显著。项目内容涵盖奖励建模、模型架构、数据集准备和评估结果，适用于基于DRL的RLHF及多项学术研究。