O 1B LLM está excedendo 405B LLM? Para se preparar para a combinação de pequenos LLMs em grandes modelos de desempenho superior

O tempo total de medição (TTS) é uma maneira importante de melhorar o desempenho do LLMS, instalando serviços adicionais de computador durante a adoção. Apesar de seu poder, há uma análise de mineração fixa que os modelos de políticas, os modelos de recompensa (PRMs) e a dificuldade complexa que afetam o TTS, reduz seu aplicativo eficaz. O TTS pode ser classificado em TTS interno, promover a ação passo a passo, mostrando processos adicionais de cadeias de tempo e TTS externos, melhorando o desempenho usando amostras ou modelos. Um desafio importante no TTS estrangeiro está na criação da distribuição computacional de diferentes tarefas. Os métodos atuais usam o PRMS para direcionar a seleção das respostas e a medição do período de teste de tempo de processamento. No entanto, a análise completa das coisas afeta as técnicas de TTS que permanecem sem vigilância, o que restringe a compreensão pública da qualidade total do LLMS.

O estudo anterior testou muitos do desempenho da operação do LLM, incluindo o grande voto, métodos de pesquisa e estratégias de auto-avaliação. Métodos de teste, como COTS, confirmação de meditação e a combinação de ferramentas estrangeiras, surgiram que é bem -sucedido no desenvolvimento dos parâmetros do modelo. Os PRMs, apenas modelos de saída de saída (ORMs), brilha principalmente por resultados. Os desenvolvimentos mais recentes estão focados nos caminhos certos de coleta de dados, recompensas visíveis e estratégias de definição no desenvolvimento de posições para desenvolver pensamento matemático. Ferramentas como Precesbench e Prembech são desenvolvidas para facilitar o monitoramento e o teste do PrMM. A evolução das estratégias de PRMs e estratégias enfatiza a necessidade de pesquisas que estão programadas para integrar a integração da restauração e despesa do LLM.

Investigadores de Xangai Um laboratório, a Universidade Tshinghua, o Instituto de Tecnologia Harbin e o Bupp está investigando o impacto de modelos de políticas, planos e dificuldades de problemas no TTS através de amplas funções nas atividades Math-500 e AIS24. Suas descobertas indicam que estratégias de TTS altas têm as vacas com base nesses itens, permitindo pequenos modelos (por exemplo, 1B, 3B, por exemplo, 45b, GPT-R1). A lição enfatiza a importância dos prêmios TTS por um bom equilíbrio, indicando que a integração de estratégias de avaliação estratégica melhora diferentes estruturas em diferentes problemas e dificuldade de trabalho.

O Compute-Acelital TTS espalha serviços vitacionais para cada problema. As formas anteriores dependem dos PRMs como garantia ou são treinados no mesmo modelo de política (política) ou diferente (offline). Os PRMs da política derramam mais recompensas, enquanto não os plamistas offline estão enfrentando desafios ilegais. Dados altos custos do treinamento do PRMS em cada modelo, é necessário um método regular. O teste mostra que as recompensas estão influenciando muito o desempenho do TTS. Portanto, a aparência visual da recompensa inclui recompensas na alocação de computação. Além disso, os problemas com problemas são melhor avaliados usando peads completos do que a quantidade de estratégias de medição ativa.

A pesquisa examina a operação de TTs elegíveis para OKS para melhorar o desempenho de pequenos modelos de políticas em comparação com os funcionários. Os testes de TTS que o TTS permitem modelos menores e aumentam muito, desenvolvendo-se sobre o COT e o excelente votação, e excede os métodos de berço. As descobertas indicam que os modelos pequenos usam computadores TTS podem remover os maiores modelos de atividades MATT-500 e AIS24. O TTS desenvolve eficiência de até 256 × em comparação com grandes eleitores e para crescer 154,6% acima do COT. Além disso, o TTS filtra vários métodos baseados em gatos, que mostram sua operação no desenvolvimento das habilidades de consulta do LLM.

Em conclusão, a pesquisa examina TTS de alta qualidade relevante para vários modelos de políticas, PRMs e dificuldade de trabalho. As descobertas são brilhantes de que os pequenos modelos podem exceder o maior TTS usando o TTS preparado, com o modelo 1B travando o modelo 405b. 7b Prmm e com sucesso no modelo de política 72B, enfatizando a variável referida a “a fraqueza mais forte”. O trabalho futuro deve se concentrar em melhorar os métodos de gerenciamento para desenvolver consultas. Embora os resultados baseados em atividades matemáticas, estender o TTS em uma codificação e química permanece inseguro. Esse entendimento enfatiza o poder do TTS para imergir a eficiência do LLM e a flexibilidade em vários testes.

Enquete Papel e projeto de papel. Todo o crédito deste estudo é pesquisado para este projeto. Além disso, fique à vontade para segui -lo Sane E não se esqueça de se juntar ao nosso 75k + ml subreddit.

🚨 Recomendado para um código aberto de IA' _(Atualizado)

Sana Hassan, um contato em Marktechpost com um aluno do estudante de dual-grau no IIIT Madras, adora usar a tecnologia e a IA para lidar com os verdadeiros desafios do mundo. Estou muito interessado em resolver problemas práticos, traz uma nova visão da solução de IA para a IA e soluções reais.