लेखक टेम्पलेट-आधारित विरोधाभासी संश्लेषण में रिज़ॉल्यूशन असंगतता समस्या (Resolution Mismatch Problem) को संबोधित करते हैं, जहाँ उम्मीदवार अक्सर केवल कुछ इकाई-स्लॉट्स में ही भिन्न होते हैं जबकि अनुक्रम-स्तर अनुकूलन साझा टेम्पलेट पर निगरानी को फैला देता है। वे KARMA प्रस्तावित करते हैं, एक विधि जो डोमेन ज्ञान ग्राफ़ पर स्कीमा-बाध्य पथों की गणना करती है और उन्हें स्लॉट-संरेखित विरोधाभासी उम्मीदवारों में वर्बलाइज़ करती है।
- सिस्टम Slot-Parallel Alignment (SPA) का उपयोग करता है ताकि एक अलग स्तर के उद्देश्य को लागू किया जा सके, और प्राथमिकता निगरानी को विशेष रूप से भेदभाव करने वाली इकाई-स्लॉट्स की ओर रूट कर सके।
- स्लॉट-जागरूक मस्कड एटेंशन को एक वैकल्पिक पैक्ड-एवल्यूएशन कार्यान्वयन के रूप में शामिल किया गया है।
- KARMA बायोमेडिकल, कंप्यूटर-साइंस, और रसायन विज्ञान बेंचमार्क्स पर बेस LLM और समान-डेटा SFT आधारों को हराता है।
- यह दृष्टिकोण मौजूदा अनुक्रम और टोकन-स्तर प्राथमिकता विधियों के साथ अनुकूल रूप से तुलना करता है।
KARMA निगरानी को उम्मीदवारों के बीच अंतर करने वाली विशिष्ट इकाइयों की ओर निर्देशित करके विरोधाभासी संश्लेषण की प्रभावकारिता को बढ़ाता है।