Meta研究：简化推理提升AI准确率

最近，Meta的FAIR团队联手耶路撒冷希伯来大学的研究人员，发布了一项颠覆性的研究。研究表明，缩短大型语言模型的推理时间，竟然能显著提升其在复杂任务中的表现！

图源：图片由AI生成，服务商Midjourney。

传统观念认为，AI需要通过更长的推理链条才能更好地解决问题，但这项研究直接打脸了这一假设。实验数据显示，采用较短推理链的模型，准确率提升了惊人的34.5%！这意味着“想太多”可能并不是一件好事。

研究团队还提出了一种新方法——“short-m@k”。这种方法可以并行运行多个推理过程，并在少数步骤后迅速停止计算，最终通过多数投票选出答案。结果如何？性能不变的情况下，计算资源减少了最多40%！这对企业来说简直就是降本增效的神器。

更有趣的是，研究人员发现，训练AI时使用较短的推理实例，反而能进一步提升模型的表现。这与以往“时间越长越好”的假设完全相反。

对于那些急于部署强大模型却面临高昂计算成本的企业来说，这项研究无疑是一个重磅炸弹。它提醒我们，有时候，让AI“别想太多”，反而能让它变得更聪明、更高效。

划重点：

1. 简化推理链条可使AI模型准确率提升34.5%。

2. “short-m@k”方法将计算成本降低40%。

3. 训练短推理实例效果更好，挑战传统假设。

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