研究人员开发了一种名为随机回溯的新方法，以提高语言模型在测试时扩展的效率。该技术允许模型重新访问先前生成的状体，而不是仅仅扩展当前解决方案的前沿。通过采用子池选择和结合序列蒙特卡洛方法的增强回溯，该方法旨在提高准确性，同时减少推理过程中生成的总令牌数。在数学推理基准上的实验表明，与现有方法相比，每令牌的准确性有所提高。 AI
影响 提高了语言模型推理的效率，有望以更低的计算成本带来更强大的AI系统。
排序理由 详细介绍一种改进语言模型推理新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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