17日直播｜揭示o1核心原理，大模型的推理标度率与计算最优推理

主要观点总结

报告介绍了关于LLM（大语言模型）的推理标度率与计算最优推理的研究。报告指出随着o1的问世，推理时计算受到关注，它是提升模型性能的重要途径。研究内容包括分析大语言模型的推理标度率，揭示模型性能与推理计算量、模型规模及推理策略的关系，并提出‘计算最优推理’的新问题。报告还介绍了新的推理策略REBASE，其在多种任务上表现优异。

关键观点总结

关键观点1: 报告主题及内容

报告介绍了大语言模型的推理标度率与计算最优推理的相关研究。研究背景、目的以及主要发现包括分析大语言模型的推理标度率，揭示模型性能与多个因素的关系，并提出新的计算最优推理问题。

关键观点2: 全新推理策略REBASE

报告提出了全新的推理策略REBASE，该策略在多种任务上展现出较投票和蒙特卡罗树搜索更优的计算效果和性能表现。

关键观点3: 报告嘉宾介绍

报告嘉宾为伍垟圳，他是清华大学在读姚班本科生，曾在卡耐基梅隆大学语言技术研究所访问研究，导师是Yiming Yang和Sean Welleck。他还曾获得Kaggle首届人工智能数学奥林匹克第二名。

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