研究人员开发了SyRuP，一个旨在增强大型语言模型（LLM）在解码阶段遵循系统提示的新框架。与需要模型微调或响应重排的方法不同，SyRuP通过训练一个交叉注意力奖励头在推理时运行。该头使用系统提示条件偏好对来生成令牌级别的遵循分数。在推理时，SyRuP将基础LM的logits与这个学习到的奖励信号相结合，对候选响应进行重排，在开销极小的情况下，一致地优于现有的提示和解码时基线。 AI
影响 该方法可以在无需昂贵的模型再训练的情况下，实现更可靠和可控的LLM输出。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍改进LLM行为新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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