📣 Вариация в верификации: Понимание динамики верификации в больших языковых моделях 📄 Статья: 🔗 Проект: Когда-нибудь задумывались, надежен ли ваш LLM-верификатор для вашей задачи? Наша аналитическая структура выявляет три ключевых фактора, определяющих успех верификации в зависимости от сложности задачи, возможностей генератора и возможностей верификатора. Ключевые выводы: 📈 Сложность задачи влияет на распознавание правильных ответов - верификаторы отлично справляются с простыми задачами, но испытывают трудности с трудными 🔍 Сила генератора влияет на обнаружение ошибок - слабые генераторы создают очевидные ошибки, сильные - элегантные, но неправильные решения ⚖️ Масштабирование верификатора показывает убывающую отдачу в определенных режимах - иногда GPT-4o едва превосходит меньшие модели 💡 Для масштабирования во время тестирования: слабые генераторы + верификация могут соответствовать производительности сильных генераторов, и дорогие верификаторы не всегда оправданы. Отличная работа от Yefan Zhou @LiamZhou98, Austin Xu @austinsxu, Yilun Zhou @YilunZhou, Janvijay Singh @iamjanvijay, Jiang Gui @JiangGui, Shafiq Joty @JotyShafiq! #LLM #AIVerification #TestTimeScaling #FutureOfAI #EnterpriseAI