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Thinking Slow, Fast: Scaling Inference Computation with Distilled Reasoners
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内容提要
本研究提出了一种新颖的推理方法，针对大语言模型在推理计算中的效率问题。通过优化Mamba模型，尽管零样本性能有所下降，但在固定计算预算下，其在数学推理数据集上的覆盖率和准确性优于变换器教师模型，为推理计算的扩展提供了新方向。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的推理方法，旨在解决大语言模型在推理计算中的效率问题。
- 通过优化Mamba模型，尽管零样本性能有所下降，但在固定计算预算下，其在数学推理数据集上的覆盖率和准确性优于变换器教师模型。
- 这一发现为推理计算的扩展提供了新的方向。
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