Categorieën van Inferentie-tijd Schalen voor Verbeterde LLM Redenering
OpenAI
Inferentie-tijd schalen verbetert de kwaliteit van LLM-antwoorden door meer rekenkracht te gebruiken tijdens de inferentie. Dit artikel categoriseert benaderingen en bespreekt recente papers, waaruit blijkt dat grote LLM-aanbieders op dergelijke technieken vertrouwen.
Het schalen van inferentietijd is een belangrijke methode geworden om de prestaties van LLM's te verbeteren door extra rekenkracht toe te wijzen tijdens de inferentie. Het artikel groepeert technieken in categorieën zoals Chain-of-Thought-prompting, Self-Consistency, Best-of-N-ranking, Rejection Sampling met een verificateur, Self-Refinement en Search Over Solution Paths. Het geeft ook een overzicht van recente papers en merkt op dat eigen LLM's deze methoden gebruiken. De auteur heeft een hoofdstuk over dit onderwerp in twee delen gesplitst, beschikbaar in vroege toegang, en deelt extra ideeën en aantekeningen die niet in het uiteindelijke hoofdstuk pasten.
Bron: Sebastian Raschka —
origineel