IXThinker·2025-02-13 14:40

測試時擴展新策略 1B模型表現超405B巨無霸

一篇多機構聯合發表的論文在AI圈引起轟動：透過重新思考計算最優的測試時擴展（TTS），1B參數模型竟能超越405B巨無霸。研究證明策略得宜下小模型性能可大幅反超，為「愈大愈好」的觀念帶來反思。

TTS成最新範式

OpenAI o1已證明，測試時擴展可透過在推理時分配額外算力，大幅增強大語言模型的推理能力，測試時計算亦成為提升模型性能的最新範式。但不同策略模型與獎勵模型如何影響效果，一直缺乏系統答案。