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级联奖励采样用于高效解码时间对齐
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）可以通过人类反馈的强化学习（RLHF）提高，但微调成本高。研究发现，全序列上训练的奖励模型与评分部分序列不兼容。建议在部分序列上训练Bradley-Terry奖励模型，并从隐含的标记级策略中自回归采样。该方法优于之前的RGTG方法，且无需大规模LLM微调。
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关键要点
- 大型语言模型（LLMs）可以通过人类反馈的强化学习（RLHF）显著提高。
- 微调LLM的成本对许多用户而言不可接受。
- 逐标记奖励引导的文本生成（RGTG）方法可绕过LLM微调，但目前仅为启发式动机和贫乏分析。
- 全序列上训练的奖励模型与评分部分序列不兼容。
- 建议在部分序列上训练Bradley-Terry奖励模型，并从隐含的标记级策略中自回归采样。
- 该方法优于之前的RGTG方法，且无需大规模LLM微调，能实现类似强大的线下基准性能。
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