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Este artículo aborda el problema de los modelos de inferencia a gran escala (LRM) que generan procesos de inferencia innecesarios y verbosos, abordando el problema central del "pensamiento inválido". Se argumenta que este problema se deriva de la tendencia de los modelos a validar repetidamente sus soluciones, incluso después de haber llegado a la respuesta correcta. Para abordar esta cuestión, proponemos dos principios más matizados —brevedad y suficiencia— que van más allá de la eficiencia y la eficacia. Con base en estos principios, presentamos LC-R1, un método de post-entrenamiento basado en la Optimización de Políticas Relativa de Grupos (GRPO). LC-R1 combina la compensación de longitud para la brevedad general con la compensación de compresión para eliminar imprecisiones en el proceso de inferencia. Los resultados experimentales en varios puntos de referencia de inferencia demuestran que LC-R1 alcanza un óptimo de Pareto, priorizando altas tasas de compresión al reducir la longitud de la secuencia en aproximadamente un 50% con una disminución de la precisión de tan solo un 2%. Además, verificamos la robustez de LC-R1 y proporcionamos información para el desarrollo de LRM más robustos y computacionalmente eficientes. El código está disponible en https://github.com/zxiangx/LC-R1 .
Presentar nuevos principios (concisión, suficiencia) y métodos (LC-R1) para abordar el proceso de inferencia ineficiente de los modelos de inferencia a gran escala.
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Presentamos un método eficaz para reducir drásticamente la duración del proceso de inferencia minimizando la pérdida de precisión.
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Lograr la optimalidad de Pareto mientras se minimiza la degradación del rendimiento y se logra una alta relación de compresión.
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Contribuye a mejorar la eficiencia computacional de LRM
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Limitations:
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Se necesitan más investigaciones para determinar el rendimiento de generalización del método propuesto.
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Necesidad de evaluar la aplicabilidad y el rendimiento de varios tipos de LRM
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Se necesitan más investigaciones para definir y medir el "pensamiento erróneo".
