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？
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
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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。
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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。
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分解阶段有效推广，但解决能力提炼难度大，导致性能下降。
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结合小型分解模型与大型语言模型可实现高效推理。
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提出的方法能够在推理结果和推理成本上评估影响。
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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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延伸问答
如何将推理任务分为两个阶段？
推理任务可以分为问题分解阶段和解决阶段，前者关注于将问题拆解，后者则专注于解决这些问题。
为什么问题分解阶段更容易提炼？
问题分解阶段只需要学习一般的问题解决策略，而解决阶段需要大量的领域知识，因此更难提炼。
结合小型模型与大型语言模型有什么好处？
结合小型分解模型与大型语言模型可以实现高效推理，降低推理成本，并提高局部适应能力。
推理结果和推理成本如何评估？
提出的方法能够在推理结果和推理成本上进行评估，以优化推理过程。
提炼解决能力的难点是什么？
提炼解决能力的难点在于容易导致性能下降，且提炼后的模型在泛化能力上存在困难。
如何实现高效推理？
通过结合小型分解模型与大型语言模型，可以实现高效推理和成本效益的优化。
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