📣 Варіація верифікації: розуміння динаміки верифікації в моделях великих мов 📄 Папір: 🔗 Проект: Ви коли-небудь замислювалися, чи дійсно ваш верифікатор LLM надійний для вашого завдання? Наша структура аналізу виявляє три ключові фактори, які визначають успішність верифікації в залежності від складності проблеми, можливості генератора та можливості верифікатора. Ключові висновки: 📈 Складність проблеми сприяє правильному розпізнаванню відповідей - верифікатори досягають успіху в легких завданнях, але борються з важкими 🔍 Потужність генератора впливає на виявлення помилок - слабкі генератори видають очевидні помилки, сильні створюють елегантні, але неправильні рішення ⚖️ Масштабування верифікатора показує спадну віддачу в певних режимах - іноді GPT-4o ледве перевершує менші моделі 💡 Для масштабування під час тестування: слабкі генератори + верифікація можуть зрівнятися з продуктивністю сильних генераторів, а дорогі верифікатори не завжди варті того. Чудова робота Єфана Чжоу @LiamZhou98, Остіна Сюя @austinsxu, Ілун Чжоу @YilunZhou, Джанвіджая Сінгха @iamjanvijay, Цзян Гуй @JiangGui, Шафіка Джоті @JotyShafiq! #LLM #AIVerification #TestTimeScaling #FutureOfAI #EnterpriseAI