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Soft Optimal Sampling Method for Model Alignment

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内容提要

本研究提出了一种“软最佳抽样”方法，旨在解决对齐语言模型输出与人类偏好时的失真成本问题。该方法通过温度参数实现原始分布与奖励最大化分布的平滑插值，理论上证明其以O(1/n)速度收敛，从而提升模型的对齐效果。

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