隨著大型語言模型（LLM）在推理（Reasoning）任務的表現受到廣泛關注。為了提升模型在推理階段的表現，研究人員提出了「測試時間計算（Test-time Computing）」與「測試時間擴展（Test-time Scaling）」兩個重要概念。本文將說明這兩個概念的定義與區別。
付費限定
大型語言模型推理：測試時間計算與測試時間擴展的差別
更新 發佈閱讀 5 分鐘
以行動支持創作者！付費即可解鎖
本篇內容共 2263 字、0
則留言，僅發佈於AI學習之旅你目前無法檢視以下內容，可能因為尚未登入，或沒有該房間的查看權限。
留言
TN科技筆記(TechNotes)的沙龍
69會員
213內容數
大家好，我是TN，喜歡分享科技領域相關資訊，希望各位不吝支持與交流！
#AI 的其他內容
你可能也想看
在 vocus 與你一起探索內容、發掘靈感的路上，我們又將啟動新的冒險——vocus App 正式推出！
現在起，你可以在 iOS App Store 下載全新上架的 vocus App。
無論是在通勤路上、日常空檔，或一天結束後的放鬆時刻，都能自在沈浸在內容宇宙中。
在 vocus 與你一起探索內容、發掘靈感的路上，我們又將啟動新的冒險——vocus App 正式推出！
現在起，你可以在 iOS App Store 下載全新上架的 vocus App。
無論是在通勤路上、日常空檔，或一天結束後的放鬆時刻，都能自在沈浸在內容宇宙中。
vocus 慶祝推出 App，舉辦 2026 全站慶。推出精選內容與數位商品折扣，訂單免費與紅包抽獎、新註冊會員專屬活動、Boba Boost 贊助抽紅包，以及全站徵文，並邀請你一起來回顧過去的一年， vocus 與創作者共同留下了哪些精彩創作。
vocus 慶祝推出 App，舉辦 2026 全站慶。推出精選內容與數位商品折扣，訂單免費與紅包抽獎、新註冊會員專屬活動、Boba Boost 贊助抽紅包，以及全站徵文，並邀請你一起來回顧過去的一年， vocus 與創作者共同留下了哪些精彩創作。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續 xxx 提到，既然提到訓練，就表示要有一套衡量基準供大家遵守，有鑑於此，以下繼續介紹幾類衡量方式：
MCC：
首先介紹 True (T) Positive (
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
已經在AI說書 - 從0開始 - 12以及AI說書 - 從0開始 - 13中見識到TPU的威力了，現在我們把參數放大到真實大型語言模型的規模，看看運算時間的等級。
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 5中說當Context長度是d，且每個字用d維度的向量表示時有以下結論：
Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
回顧我們在AI說書 - 從0開始 - 5中說當Context長度是d，且每個字用d維度的向量表示時有以下結論：
Attention Layer的複雜度是O(n^2 *
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」。
Prompt Pattern 是給予LLM的指示，並確保生成的輸出擁有特定的品質（和數量）。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」。
Prompt Pattern 是給予LLM的指示，並確保生成的輸出擁有特定的品質（和數量）。
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
大語言模型（LLMs）對於任何對人工智能和自然語言處理感興趣的人來說都是一個令人興奮的領域。
這類模型，如GPT-4，
透過其龐大的數據集和複雜的參數設置，
提供了前所未有的語言理解和生成能力。
那麼，究竟是什麼讓這些模型「大」得如此不同呢？
