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@rohin_manvi主導の適応型テストタイム計算に関する最新の研究をご覧ください。
LLMは自分の未来を予測できるように訓練され、どれくらいの性能を発揮するかを予測できます。
このメカニズムは、テスト時間計算の効率を向上させる新しいサンプリング戦略として利用できます。
2025年12月31日
🚨紙 🚨
もしLLMが推論を終える前に失敗すると言ったらどうでしょう?
私たちはモデルを訓練し、自分自身の未来を予測しました。成功するかどうか、そしてどれくらい時間がかかるかを。すべてのトークンでリアルタイムで、追加の計算なしで。
これを用いてテスト時間計算のための適応サンプリングアルゴリズムを開発しました。👇🧵
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