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。
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大型語言模型推理:測試時間計算與測試時間擴展的差別
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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

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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

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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 (

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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

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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。

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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 *

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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。
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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)。
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