GenARM：利用自回归奖励模型在测试时进行奖励引导生成，实现与人类偏好的对齐

GenARM 是一种测试时对齐方法，它利用自回归奖励模型来有效地引导冻结的大型语言模型，使其生成内容与人类偏好相一致，同时具有高效性和多目标对齐的优势。