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RESEARCH · CL_104766 · Jun 20 · 00:00

新的解码策略绕过大型语言模型对齐税，以获得更好的推理能力

研究人员引入了一种名为“置信解码”的新型解码策略，旨在减轻大型语言模型中的“对齐税”。当大型语言模型经过对齐微调后的最终层会扰乱精炼的推理，使其倾向于通用或偏好对齐的标记时，就会出现这种税。置信解码通过熵引导的反向搜索动态选择最可靠的近最终层，从而绕过这些最终层。在各种大型语言模型上的实验表明，在 GPQA-Diamond 和 Omni-MATH 等推理基准上取得了显著的改进，而计算开销却很小。