arXiv · NLP· Siheng Xiong, Ali Payani, Faramarz Fekri·· 4 小时前AI 评分38
MPPA 方法推进测试时扩展帕累托前沿
Advancing the Pareto Frontier of Test-Time Scaling with Multi-Path Plan Aggregation
AI 导读
提出多路径计划聚合(MPPA)方法,利用 LoRA 适配器在冻结骨干上联合规划与答案选择,改善测试时扩展的准确性-令牌权衡。 在三个规划路径下,MPPA 平均准确率高于八次直接采样的多数投票,同时减少 47%-54% 的输出 token。 该方法在五个数学与科学基准及三个骨干模型上验证有效,适用于需平衡推理成本与精度的场景。
来源:arXiv · NLP · arxiv.org