
文章总结
主要内容
本文系统探讨了大型语言模型(LLMs)在推理任务中的推理经济性问题,即在提升推理能力的同时优化计算成本。主要内容包括:
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基础分析:
- 训练后方法:通过监督微调(SFT)和强化学习(RL)塑造模型行为,如过程奖励模型(PRM)和结果奖励模型(ORM)的设计。
- 测试时策略:并行方法(如自洽性)和顺序方法(如思维链、树搜索)的对比与优化。
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挑战分析:
- 模型行为低效:长度偏差(冗余推理)、欺骗性思维(表面推理但无效)。
- 测试时资源浪费:算法选择不当(如固定采样策略)、计算预算分配不合理。
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解决方案:
- 训练后优化:
- 数据:构建高质量推理数据集。
- 算法:长短期RL、动态预算调优、思维链