RewardBench是一款基准工具，用于评估使用如Starling、PairRM、OpenAssistant和DPO等算法的奖励模型的能力和安全性。该工具提供通用的推理代码、统一的数据集格式和测试，以确保公平评估，并拥有强大的分析与可视化功能。用户可以通过pip快速安装并运行评估脚本，测试各种奖励模型的性能和偏好集。

项目提供精选的类别失衡学习相关论文、代码和库，旨在解决分类问题中的类别不平衡。资源涵盖多种编程语言和研究领域，按编程语言和研究领域分类。项目持续更新，并引入了新包imbalanced-ensemble，适合从事欺诈检测、稀有副作用预测等研究的人员使用。