Az Anthropic és az OpenAI is alkalmazza: így javítja a LLM-ek pontosságát az inference-idő skálázás
Több mint 15 százalékról 52 százalékra növelte a modell pontosságát a szerző kísérletezése során az inference-idő skálázás.
Az Anthropic és az OpenAI is alkalmazza az inference-idő skálázást, amely a LLM-ek pontosságának javítására szolgál — írja a Sebastian Raschka.
A szerző kísérletezése során a chain-of-thought prompting és a self-consistency módszerek kombinációja bizonyult különösen hatékonynak a modell pontosságának növelésében.
A hiányzó láncszem
Az inference-idő skálázás olyan módszerek összefoglaló neve, amelyek több számítási erőforrást és időt alkalmaznak az inference folyamán a modell teljesítményének javítására.
Ez a módszer régóta ismert, és a klasszikus gépi tanulásban az ensemble-módszerek korai példái lehetnek.
Ahol a számok beszélnek
Az Anthropic és az OpenAI is használja ezt a módszert, amely a modell pontosságának javítására szolgál, és a legtöbb LLM-szolgáltató használja.
Az inference-idő skálázás a LLM-ek pontosságának javításának egyik leghatékonyabb módja, és 2023-ra vált széles körben elfogadottá a szakmai körökben, mint például az OpenAI a GPT-4 modelljében.