待验证50% 置信事实精确时间
PPLM（Plug and Play Language Models）是一种解码层面的干预方法，在解码时迭代修正词分布
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/30
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证PPLM和FUDGE等即插即用方法保持预训练语言模型参数不变，在解码阶段通过额外训练的轻量级分类器调整生成概率分布以引导输出满足特定属性76% 相似待验证PPLM通过计算分类器关于模型隐藏状态的梯度，在生成过程中动态调整隐藏状态方向使输出更符合目标属性66% 相似待验证PPO用于语言模型对齐时涉及四个需要同时维护的模型实例：策略模型(Actor)、冻结的SFT参考模型、奖励模型和评价模型(Critic)65% 相似待验证PPO在语言模型对齐中面临奖励欺骗挑战，工程实践中通常在目标函数中加入KL散度惩罚项约束策略模型与SFT基础模型的偏离63% 相似已验证RLHF流程包含三步：训练奖励模型预测人类偏好分数、用PPO强化学习算法调整语言模型参数、通过KL散度约束防止模型偏离原有语言能力60% 相似
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