Apple Machine Learning Research
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分而治之？你应该提炼你的大型语言模型的哪一部分？
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究表明，将推理任务分为问题分解和解决两个阶段能提高大型语言模型（LLMs）的效果。问题分解易于小模型提炼，而解决阶段需要大量领域知识。分解阶段有效推广，但解决能力提炼难度大，导致性能下降。结合小型分解模型与LLMs可实现高效推理。
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关键要点
- 研究表明，将推理任务分为问题分解和解决两个阶段能提高大型语言模型的效果。
- 问题分解阶段易于小模型提炼，而解决阶段需要大量领域知识。
- 分解阶段有效推广，但解决能力提炼难度大，导致性能下降。
- 结合小型分解模型与大型语言模型可实现高效推理。
- 提出的方法能够在推理结果和推理成本上评估影响。
- 小型分解模型与大型语言模型结合可实现成本效益高的推理和局部适应。
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