BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-26T00:00:00Z Inference Scaling $ iny exttt{F}$ Laws: The Limits of LLM Under Imperfect Verifiers 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨了推理缩放的局限性，指出在不完美校验器下，重复抽样无法无限提高模型准确性。即使计算预算无限，错误的阳性概率依然存在，较弱模型的准确性无法与强模型相比。 🏷️ 标签 llm 推理缩放 校验器 模型准确性 重复抽样 错误阳性概率 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
