📣 驗證的變化：理解大型語言模型中的驗證動態 📄 論文： 🔗 項目： 你是否曾想過你的 LLM 驗證器是否真的可靠？我們的分析框架揭示了三個關鍵因素，決定了在問題難度、生成器能力和驗證器能力下的驗證成功。 關鍵見解： 📈 問題難度驅動正確回應的識別 - 驗證器在簡單問題上表現出色，但在困難問題上卻掙扎 🔍 生成器的強度影響錯誤檢測 - 弱生成器會產生明顯的錯誤，強生成器則會創造優雅但錯誤的解決方案 ⚖️ 驗證器的擴展在某些範疇中顯示出收益遞減 - 有時 GPT-4o 僅僅比較小的模型好一點 💡 對於測試時擴展：弱生成器 + 驗證可以匹配強生成器的性能，而昂貴的驗證器並不總是值得。 感謝 Yefan Zhou @LiamZhou98, Austin Xu @austinsxu, Yilun Zhou @YilunZhou, Janvijay Singh @iamjanvijay, Jiang Gui @JiangGui, Shafiq Joty @JotyShafiq 的出色工作！ #LLM #AIVerification #TestTimeScaling #FutureOfAI #EnterpriseAI