推理的剃刀：推理提高准确性，但在安全性和幻觉检测的关键操作点可能影响召回率
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内容提要
推理在大型语言模型中提高了整体准确性，但在低假阳性率任务中表现不佳。研究表明，推理增强生成在整体准确性上有优势，但在高精度要求下，关闭推理的表现更佳。将两者简单集成可兼顾各自优点。
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关键要点
- 推理在大型语言模型中提升了整体准确性。
- 推理在低假阳性率任务中的适用性尚不明确。
- 研究分析了安全检测和幻觉检测两个任务。
- 推理增强生成在整体准确性上表现更好，但在低假阳性率阈值下表现不佳。
- 关闭推理在精度敏感的任务中表现更佳。
- 在可接受较高假阳性率的情况下，推理增强生成的表现优于关闭推理。
- 基于标记的评分在精度敏感的应用中显著优于自我口头信心。
- 简单集成两种模式可以兼顾各自优点。
- 推理被视为一把双刃剑：对平均准确性有益，但在严格精度要求的应用中常常不适用。
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