Dynamic Early Exit in Inference Models

本研究针对大型推理语言模型（LRLMs）在处理复杂任务时的效率和准确性问题，提出了一种简单有效的方法，通过在生成过程中动态提前退出，解决冗长推理链引发的过度思考与准确性下降的问题。实验表明，该方法在多个推理基准上显著提高了准确性，并减少了推理链长度，具有良好的应用前景。

本研究提出了一种动态提前退出的方法，以提高大型推理语言模型在复杂任务中的效率和准确性。实验结果表明，该方法显著提升了准确性并缩短了推理链，具有良好的应用前景。

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