जनरेटिव भाषा मॉडल को प्रशिक्षण से वास्तविक अनुप्रयोग में स्थानांतरित करने के दौरान कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एक प्रमुख समस्या यह है कि मॉडल को साक्षात्कार चरण में सर्वोत्तम प्रदर्शन तक कैसे पहुंचाया जाए। वर्तमान उपाय, जैसे मानव प्रतिपुष्टि के माध्यम से सुदृढीकरण शिक्षण (RLHF), मुख्य रूप से मॉडल की जीत की दर को बढ़ाने पर केंद्रित हैं, लेकिन अक्सर साक्षात्कार के दौरान डिकोडिंग रणनीतियों, जैसे Best-of-N सैंपलिंग और नियंत्रण डिकोडिंग को नजरअंदाज करते हैं। इस प्रशिक्षण लक्ष्य और वास्तविक उपयोग के बीच का अंतर, संभावित रूप से दक्षता को कम कर सकता है, आउटपुट की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है। इन समस्याओं के समाधान के लिए गूगल D