Best-of-N 采样策略：在合成数据生成中利用奖励模型筛选高质量推理路径 大家好！今天我们来深入探讨一个在合成数据生成领域越来越重要的技术：Best-of-N 采样策略，以及如何利用奖励模型来筛选高质量的推理路径。合成数据在机器学习中扮演着举足轻重的角色，尤其是在数据稀缺或者获取成本高昂的情况下。而生成高质量的合成数据，对于提升模型性能至关重要。 1. 合成数据生成与推理路径 在讨论 Best-of-N 采样之前，我们先明确一下合成数据生成以及推理路径的概念。合成数据生成指的是通过算法模拟真实数据，创造出具有相似统计特征的数据集。这些数据可以用于训练模型，评估模型性能，或者增强现有数据集。 推理路径是指模型在生成数据的过程中所采取的一系列步骤或决策。以文本生成为例，推理路径可以看作是模型生成文本序列时，每一步选择哪个词的过程。每一步的选择都会影响最终生成文本的质量。 示例：文本生成任务 假设我们的目标是生成关于“咖啡”的描述性文本。一个简单的自回归语言模型可能会按照以下步骤生成文本： 起始: "" (空字符串) 选择第一个词: "Coffee" …