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适度思考：序列级熵作为法学硕士推理的置信度信号

Created by
  • Haebom

作者

阿曼·夏尔马、帕拉斯·乔普拉

大纲

本文提出了一个新颖的框架，利用 Token 级对数概率的香农熵来提升大规模语言模型在推理任务中的 token 效率。该框架使用熵作为置信度信号来实现提前停止，在保持任务准确率的同时，将计算成本降低了 25-50%。具体而言，我们证明了基于熵的置信度校正代表了现代推理模型中高级训练后优化的一项新特性。

Takeaways，Limitations

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Takeaways：
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基于熵的置信度信号可以实现早期停止，从而降低计算成本。
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它可以作为最新推理模型性能和效率提升的指标。
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可以轻松计算每个模型的熵阈值。
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它在针对推理任务优化的模型中表现出一致的性能。
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Limitations：
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这在标准指导调整模型和预训练模型中不会出现。
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不同模型的熵阈值存在差异。
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可能需要进一步研究来确定早期停药策略的普遍性。
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