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  1. RESEARCH · CL_99535 ·

    新的SEVRA方法优化LLM推理,提高准确性和效率

    研究人员开发了一种名为选择性推理分配验证(SEVRA)的新方法,以优化大型语言模型(LLM)的推理使用。SEVRA充当服务层控制器,决定是接受模型的初步答案还是进行额外的验证。在MATH500数据集上使用冻结的Qwen3-4B模型进行测试时,SEVRA在显著减少令牌使用量和有害答案翻转的同时,实现了比总是验证更高的准确性。然而,研究还发现,增加初始推理预算有时可以比选择性恢复产生更少的令牌,但结果相似或更好,这表明在采用选择性验证之前…