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继续猜测？考虑推理扩展时，请注意基线
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究探讨了大型语言模型（LLMs）的自我评估能力及其在不同任务中的表现。结果表明，模型能够预测答案概率，但在新任务上存在校准困难。研究提出了一种自适应一致性技术，显著降低了采样成本并提高了准确性。同时，开发了评估框架和新方法，以提升模型的批判能力和推理效率，尤其在资源有限的情况下。
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关键要点
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本研究探讨大型语言模型（LLMs）自我评估答案准确性及预测正确答案概率的能力。
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研究发现较大模型能够准确预测答案概率，但在新任务上存在校准困难。
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提出了一种自适应一致性技术，能够将采样成本降低最多6倍，同时保持高精度。
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开发了评估框架以评估模型的批判能力，发现自我批判尤其困难。
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在含糊的整数序列填充任务中，模型的一致性表现显著高于随机预测。
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基于一致性的校准方法优于现有的事后方法，提供了适用于不同LLMs特性的实用指南。
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研究提出了一种计算最优推理的方法，利用较小的语言模型和树搜索算法提升性能和计算效率。
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增加生成样本数量显著提升了解决问题的覆盖率，尤其在编码和形式证明领域表现突出。
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提出的“计算最优”扩展策略能够动态分配计算资源，提高模型在复杂提示上的表现。
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推理感知自一致性（RASC）框架显著降低采样使用量，并在准确性上实现了最高达5%的提升。
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延伸问答
大型语言模型的自我评估能力如何？
大型语言模型能够准确预测答案概率，但在新任务上存在校准困难。
自适应一致性技术的主要优势是什么？
自适应一致性技术能够将采样成本降低最多6倍，同时保持高精度。
研究中发现的模型批判能力的挑战是什么？
研究发现大多数模型的批判能力较弱，自我批判尤其困难。
如何提高大型语言模型的推理效率？
通过增加生成样本数量和使用计算最优推理方法，可以显著提高推理效率。
在含糊的整数序列填充任务中，模型的一致性表现如何？
在该任务中，模型的一致性表现介于67%和82%之间，显著高于随机预测。
推理感知自一致性（RASC）框架的作用是什么？
RASC框架通过动态调整样本生成数量，显著降低采样使用量，并提高准确性。
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