Alignment-Aware Decoding

📄 arXiv: 2509.26169v1 📥 PDF

作者: Frédéric Berdoz, Luca A. Lanzendörfer, René Caky, Roger Wattenhofer

分类: cs.LG

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出对齐感知解码（AAD），在推理阶段提升大语言模型的对齐效果。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型对齐 推理解码 偏好优化 奖励模型 合成数据

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型对齐方法依赖训练时或提示工程，成本较高且泛化性受限。
  2. 对齐感知解码（AAD）在推理阶段直接优化模型输出，无需额外训练，降低了对齐成本。
  3. 实验表明，AAD在多个对齐基准上超越现有方法，并在数据稀缺时能生成高质量合成数据。

📝 摘要（中文）

大语言模型的对齐仍然是自然语言处理领域的核心挑战。偏好优化已经成为一种流行且有效的方法来改善对齐，通常通过训练时或基于提示的干预来实现。本文介绍了一种名为对齐感知解码（AAD）的方法，该方法直接在推理阶段增强模型对齐。从理论上讲，AAD可以被解释为隐式奖励优化，但它不需要超出标准DPO设置的专门训练。从经验上看，AAD在各种对齐基准和模型规模上始终优于强大的基线。此外，在数据受限的环境中，AAD可以生成高质量的合成数据，以改善标准解码下的对齐，从而为标记数据有限的情况提供实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型对齐问题，现有方法如偏好优化通常需要在训练阶段或通过复杂的提示工程进行干预，成本高昂且可能影响模型的泛化能力。因此，如何在推理阶段直接提升模型的对齐效果是一个重要的研究问题。

核心思路：论文的核心思路是在推理阶段，通过调整解码策略，使模型输出更符合人类的偏好，从而实现对齐。AAD将对齐问题视为隐式奖励优化问题，通过在解码过程中引入对齐感知，引导模型生成更符合人类价值观的文本。

技术框架：AAD的核心在于修改解码过程。具体来说，它在每一步解码时，不仅考虑模型的原始概率分布，还考虑当前token选择对整体对齐程度的影响。这可以通过一个对齐函数来实现，该函数评估当前token序列的对齐程度，并调整后续token的概率分布。整体流程包括：1. 使用标准解码生成初始token序列；2. 使用对齐函数评估序列的对齐程度；3. 根据对齐程度调整token概率分布；4. 重复步骤2和3，直到生成完整的文本。

关键创新：AAD的关键创新在于将对齐问题转化为推理阶段的解码策略优化，无需额外的训练或复杂的提示工程。它通过对齐函数显式地评估和调整token序列的对齐程度，从而在推理阶段直接提升模型的对齐效果。与现有方法相比，AAD更加高效、灵活，并且可以应用于各种预训练模型。

关键设计：对齐函数的选择是AAD的关键设计。论文中可能采用了基于奖励模型的对齐函数，该模型评估给定文本序列的对齐程度，并输出一个奖励值。此外，如何将对齐函数的输出融入到token概率分布中也是一个重要的设计考虑。例如，可以使用一个温度参数来控制对齐函数的影响程度。具体的损失函数可能涉及到KL散度，用于约束调整后的概率分布与原始概率分布之间的差异，以避免过度偏离原始模型的能力。

📊 实验亮点

AAD在多个对齐基准测试中表现出色，显著优于现有基线方法。尤其是在数据受限的情况下，AAD能够生成高质量的合成数据，进一步提升模型的对齐效果。实验结果表明，AAD是一种有效且实用的对齐方法，具有广泛的应用前景。

🎯 应用场景

AAD可广泛应用于各种需要大语言模型对齐的场景，例如对话系统、文本生成、内容审核等。它能够提升模型生成内容的安全性、可靠性和伦理性，减少有害信息的产生。此外，AAD在数据稀缺场景下生成高质量合成数据，可用于提升模型的对齐能力，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Alignment of large language models remains a central challenge in natural language processing. Preference optimization has emerged as a popular and effective method for improving alignment, typically through training-time or prompt-based interventions. In this paper, we introduce alignment-aware decoding (AAD), a method to enhance model alignment directly at inference. Theoretically, AAD can be interpreted as implicit reward optimization, yet it requires no specialized training beyond the standard DPO setup. Empirically, AAD consistently outperforms strong baselines across diverse alignment benchmarks and model scales. Moreover, in data-constrained settings, AAD can produce high-quality synthetic data to improve alignment under standard decoding, providing a practical solution when labeled data is limited.