यह लेख मौजूदा साहित्य में अध्ययन किए गए स्टोकेस्टिक डिस्ट्रीब्यूशन-प्रिजर्विंग सेटिंग्स के बजाय, ग्रिडी डिकोडिंग, रिलैक्स्ड असेप्शन नियमों या ट्री-आधारित उम्मीदवार समूहों का उपयोग करने वाले स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग रिजीम्स के लिए एक सिद्धांत विकसित करता है। लेखकों ने विभिन्न असेप्शन मानदंडों के लिए सटीक KL डिवार्जेंस आवश्यकताओं और तेज मार्जिन-आधारित सीमाओं को व्युत्पन्न करने के लिए रिजेक्शन क्षेत्रों को टारगेट डिस्ट्रीब्यूशन के निचले लेवल सेट्स के रूप में चरित्रित किया है।
- सख्त ग्रिडी डिकोडिंग, एडिटिव और मल्टीप्लिकेटिव रिलैक्स्ड असेप्शन, टॉप-(m) रिलैक्स्ड मानदंडों और एंट्रोपी-थ्रेशोल्डेड असेप्शन के लिए सटीक प्रमाणपत्रों और मार्जिन-आधारित सीमाओं का चरित्र निर्धारण करता है।
- टारगेट ग्रिडी टोकन के ड्राफ्टर के टॉप-(m) उम्मीदवारों द्वारा कवर किए जाने पर सटीक और केवल मार्जिन-आधारित प्रमाणपत्रों को व्युत्पन्न करते हुए, इस फ्रेमवर्क को ग्रिडी ट्री डिकोडिंग तक विस्तारित करता है।
- Qwen3 मॉडल पर इन प्रमाणपत्रों का मूल्यांकन करता है, यह दिखाते हुए कि रिलैक्स्ड और ट्री-आधारित मानदंड सर्टिफाइड असेप्शन के क्षेत्र को काफी बढ़ा देते हैं, विशेष रूप से कम टारगेट मॉडल डिस्ट्रीब्यूशन मार्जिन वाले चरणों में।
ये परिणाम व्यावहारिक इन्फरेंस सिस्टम में आम निर्धारवादी स्थानीय असेप्शन इवेंट्स को चरित्रित करके मौजूदा डिस्ट्रीब्यूशन-प्रिजर्विंग विश्लेषणों की पूरकता करते हैं।