近期，测试时对齐方法（如Best-of-N抽样技术）在引导语言模型（LM）朝向理想行为方面显示出极大优势。这些方法通过奖励模型（Reward Model，RM）推动模型性能提升。然而，此类技术在实际应用中往往计算代价高昂，特别是未考虑对齐难度差异时，统一地应用于所有提示。对此，我们提出了一种新的自适应策略AdaBoN（Adaptive Best-of-N Alignment），旨在更高效地分配推理资源，以达到更优的效果。
针对现有方法中的延迟和效率问题，研究团队设计了一种两阶段算法。第一阶段采用探索性方法，在小规模计算预算下估算每个提示的奖励分布；第二阶段则基于探索结果，自适应地分配剩余预算，从而大幅提高资源利用的效率。
这一策略具有以下显著特点：
1. 实用性：无需改变现有语言模型和奖励模型组合（LM-RM），即可直接兼容。
2. 高效性：更精准的计算资源分配，降低了推理成本。
3. 灵活性：适应不同批次大小的任务环境，性能随着批次规模的增长而进一步提升。
在实验验证中，我们对12种LM/RM组合进行了评估，使用AlpacaEval、HH-RLHF与PKU-SafeRLHF数据集中的提示，在50个不同提示批次上进行了测试。结果显示，自适应策略在相同推理预算下显著优于传统的统一分配方案。此外，我们的自适应策略在预算增加20%的情况下依然能够与传统方法竞争，而随着批次规模的提升，其性能进一步优化，为模型的应用拓展提供了更多可能性。
在视觉-语言模型领域，CLIP作为大型预训练模型，展现了优异的泛化能力。然而，在一些特定领域（如卫星图像）或精细类别（如汽车型号分类）中，由于视觉特性在预训练阶段未能充分覆盖，模型仍面临一定的性能瓶颈。为解决这些问题，提示学习（Prompt Learning）提供了一种高效的参数微调框架，即使在注释数据有限的情况下，也能灵活调整模型以适应特定任务需求。
这一研究正在探索如何通过调整提示模板，提高CLIP模型在下游任务中的泛化能力，尤其是在未见或低表示的视觉概念领域。相关成果为视觉-语言模型的进一步发展奠定了重要基础。
自动语音识别（ASR）技术近年来因深度学习技术的广泛应用而取得了显著进展。然而，对于包含小型本地企业名称等实体的识别，系统仍存在瓶颈。为此，我们开发了基于地理位置的语言模型（Geo-LMs），旨在通过结合用户地理信息优化Siri的语音识别能力。
这一方法的核心在于，除使用传统的声学模型和通用语言模型外，还融合了用户周边的兴趣点信息，显著提升了语音序列解码的准确性。通过这种定制化语言模型，Siri能够更精准地识别用户意图，为改善用户体验提供关键支持。
无论是测试时对齐方法的改进，视觉-语言模型的领域适配，还是语音识别的本地化优化，这些研究表明，机器学习领域每天都在迎接新的挑战，并创造突破性的技术成果。进一步的研究将为人工智能在实际场景中的应用带来更多可能性。
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