Päätelmäaikaisen skaalauksen kategoriat LLM-päättelyn parantamiseksi
OpenAI
Päätelmäaikainen skaalaus parantaa suurten kielimallien vastausten laatua käyttämällä enemmän laskentatehoa päätelmien aikana. Tämä artikkeli luokittelee lähestymistavat ja tarkastelee uusia tutkimuksia osoittaen, että suuret LLM-toimittajat käyttävät tällaisia tekniikoita.
Inferenssiajan skaalauksesta on tullut keskeinen menetelmä suurten kielimallien suorituskyvyn parantamiseksi lisäämällä laskentaa päättelyvaiheessa. Artikkeli ryhmittelee tekniikoita luokkiin, kuten Chain-of-Thought -kehotteet, itsejohdonmukaisuus, Best-of-N -luokittelu, hylkäysotanta verifioijan avulla, itseparannus ja haku ratkaisupolkujen yli. Se antaa myös yleiskatsauksen tuoreista tutkimusartikkeleista ja huomauttaa, että suljetut kielimallit käyttävät näitä menetelmiä. Kirjoittaja jakoi aihetta käsittelevän kirjan luvun kahteen osaan, jotka ovat saatavilla varhaisessa käyttöoikeudessa, ja jakaa lisäideoita ja muistiinpanoja, jotka eivät mahtuneet lopulliseen lukuun.
Lähde: Sebastian Raschka —
Alkuperäinen