本研究提出GenARM，通过自回归奖励模型提高大型语言模型与人类偏好的对齐效率。GenARM在测试时进行次标记奖励预测，优化文本生成。实验结果显示其性能优于传统方法，支持多目标对齐，满足用户多样化需求，无需重新训练。

GenARM：基于奖励引导的自回归奖励模型生成用于测试时对齐
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