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推理缩放$\scriptsize\mathtt{F}$法则：不完美校验器下LLM的限制
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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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的准确性，且错误的阳性概率是不可避免的，较弱模型的准确性无法与强模型相比。
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关键要点
- 本研究探讨了推理缩放的局限性。
- 在不完美校验器下，重复抽样无法无限提高模型的准确性。
- 错误的阳性概率在不完美的单元测试中是不可避免的。
- 即使在无限计算预算下，推理缩放的准确性也受到限制。
- 较弱模型的准确性无法与强模型的单样本准确性相匹敌。
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