摘要

本文介绍了一种名为“变分最佳N对齐”（Variational Best-of-N Alignment, vBoN）的新算法，旨在提高语言模型与人类偏好之间的对齐效率。传统最佳N（BoN）算法在推理时需要从语言模型中抽取N个样本，并选择奖励模型评分最高的样本作为输出，这种方法虽然有效但计算成本高。vBoN通过微调语言模型以最小化与BoN分布的反向KL散度，从而在不牺牲性能的前提下显著降低推理成本。实验结果表明，vBoN在保持与BoN相近性能的同时，大幅提升了推理效率。

原理

vBoN算法的核心在于通过微调语言模型来模拟BoN算法在推理时的行为。首先，算法推导出BoN算法诱导的分布，然后通过最小化语言模型与BoN分布之间的反向KL散度来近似这一分布。这种方法类似于均值场变分推断，因此被称为变分BoN（vBoN）。通过这种方式，vBoN能够在保持高奖励值的同时，减少与参考模型的KL散度，从而在不增加计算负担的情况下实现与BoN相当的性能。

流程

vBoN的工作流程包括以下几个步骤：

1. 从参考模型中抽取N个样本。
2. 使用奖励模型对这些样本进行评分。
3. 选择评分最高的样本作为输出。
4. 通过微调语言模型，使其生成的样本分布尽可能接近BoN算法选择的样本分布。
5. 在微调过程中，使用反向KL散度作为优化目标，确保语言模型生成的样本不仅奖励值高，而且与参考模型的分布接近。

应用

vBoN算法在自然语言生成任务中具有广泛的应用前景，特别是在需要高质量文本输出的场景，如对话系统、内容摘要和创意写作等。由于其高效的推理性能和接近BoN的生成质量，vBoN有望成为未来大型语言模型优化的重要方向。此外，vBoN的变分推断框架也为其他类型的模型优化提供了新的思路。