📣 Variația în verificare: înțelegerea dinamicii de verificare în modelele lingvistice mari 📄 Hârtie: 🔗 Proiect: Te-ai întrebat vreodată dacă verificatorul tău LLM este într-adevăr de încredere pentru sarcina ta? Cadrul nostru de analiză dezvăluie trei factori cheie care determină succesul verificării în ceea ce privește dificultatea problemei, capacitatea generatorului și capacitatea verificatorului. Informații cheie: 📈 Dificultatea problemei determină recunoașterea corectă a răspunsului - verificatorii excelează la problemele ușoare, dar se luptă cu cele dificile 🔍 Puterea generatorului afectează detectarea erorilor - generatoarele slabe produc greșeli evidente, cele puternice creează soluții elegante, dar greșite ⚖️ Scalarea verificatorului arată randamente în scădere în anumite regimuri - uneori GPT-4o abia depășește modelele mai mici 💡 Pentru scalarea timpului de testare: generatoarele slabe + verificarea se pot potrivi cu performanța puternică a generatoarelor, iar verificatorii scumpi nu merită întotdeauna. O lucrare grozavă a lui Yefan Zhou @LiamZhou98, Austin Xu @austinsxu, Yilun Zhou @YilunZhou, Janvijay Singh @iamjanvijay, Jiang Gui @JiangGui, Shafiq Joty @JotyShafiq! #LLM #AIVerification #TestTimeScaling #FutureOfAI #EnterpriseAI