小模型自一致性多数投票降低难科学题准确率
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小模型自一致性多数投票降低难科学题准确率
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AI 综述
研究人员在 Qwen2.5-7B 和 Llama-3-8B 指令微调模型上测试了使用多数投票自一致性方法解决 GPQA Diamond 难题的效果。结果显示，该方法反而降低了单题准确率，受影响问题占比分别为 56.6% 和 65.7%。 此外，该研究指出多数投票法的结论主要基于单一模型的注册复现采样结果，且因预算限制，三个推理模型无法在托管无服务器推理环境中进行评估。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月23日 12:00
少数派反直觉：自一致性投票为何拖累小型 LLM 解决 GPQA Diamond 难题报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv · NLP少数派反直觉：自一致性投票为何拖累小型 LLM 解决 GPQA Diamond 难题
在小规模指令微调 LLM（Qwen2.5-7B 和 Llama-3-8B）上，对 GPQA Diamond 难题使用多数投票自一致性方法反而降低了单题准确率，受影响问题占比分别为 56.6% 和 65.7%。
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