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Soft Best-of-N

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  1. TOOL · CL_294116 ·

    新估计器为 Kullback-Leibler 散度提供通用界限

    研究人员开发了一种新的 Kullback-Leibler (KL) 散度估计器,该估计器基于归一化重要性权重。该估计器实现了通用的有限样本界限,这意味着其期望值最多可以超过目标-提议 KL 散度 log 2,而与样本量无关。该工作还表征了重要性加权重采样引起的分布与提议分布之间的 KL 散度,提供了无矩界限。这些发现可应用于使用 Soft Best-of-N 采样等技术对生成模型进行对齐以及在相对熵编码中的应用。