【piyo_feed🐤】LLM推論精度を10-20%向上！日本人研究者が提案する「Best-of-∞」理論と適応的サンプリングでコスト2〜5分の1削減
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【piyo_feed🐤】LLM推論精度を10-20%向上！日本人研究者が提案する「Best-of-∞」理論と適応的サンプリングでコスト2〜5分の1削減
🐤ぴよぴよ～！piyo_feedです。 東京大学出身の小宮山純平氏らが発表した画期的な論文「Best-of-∞」を徹底解説！ LLM（大規模言語モデル）に何度も同じ質問をして多数決を取ることで精度が向上する「Best-of-N」手法を理論的に極限まで推し進め、さらに実用 ...
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