本研究提出Delta方法，通过随机遮盖输入提示的部分内容，比较输出分布，从而显著提升大型语言模型的可靠性，尤其在上下文模糊时效果显著。

对语言模型的对齐过程改变了输出分布，抑制无关内容并提供多样化信息。研究表明，基础模型通过上下文示例可产生类似对齐模型的响应，验证了对齐技术有效捕捉有用行为。

该研究提出了一种新方法，解决大型语言模型生成文本时的高计算成本和输出分布扭曲问题。该方法提高了计算效率，保持输出分布平衡，并能在困难约束下生成长文本，性能与不扭曲分布的方法相当。