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  1. TOOL · CL_196094 ·

    新框架UT-ACA通过管理不确定性优化LLM长上下文推理

    研究人员推出了一种新颖的推理时框架UT-ACA,旨在优化大型语言模型中的长上下文推理。该方法通过监控逐令牌的不确定性来动态调整上下文窗口,在证据不足时学会扩展上下文。UT-ACA旨在减少平均上下文使用量,同时在要求苛刻的长上下文场景中保持生成质量。