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LIFEBench
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Apple 发布 LenVM，用于 LLM 中的细粒度令牌级长度建模
Apple 研究人员推出了一种新颖的自回归模型令牌级长度建模框架——长度值模型 (LenVM)。该方法将长度预测视为一个值估计问题，为每个令牌分配负奖励，以创建可扩展且无需注释的监督信号。实验表明，LenVM 在 LIFEBench 等基准测试中显著提高了长度匹配性能，并提高了 GSM8K 等任务的效率，从而实现了准确性和令牌预算之间的可控权衡。
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新的LenVM模型为LLM提供令牌级长度控制
研究人员开发了一个名为长度值模型（LenVM）的新框架，该框架可预测大型语言模型中令牌的剩余生成长度。这种令牌级方法将长度建模为值估计问题，提供了一个密集、无注释的监督信号。实验表明，LenVM在LIFEBench任务上显著提高了精确长度匹配，并允许在性能和效率之间进行受控的权衡，即使在严格的令牌预算下也能在GSM8K上保持高精度。