提升大型语言模型推理能力的多种技术方法

推理时间扩展是提高大型语言模型（LLM）在部署后回答质量和准确性的关键策略之一。其核心思想是在推理阶段增加计算资源，以生成更高质量的输出。该方法在经典机器学习中已有应用，如集成学习，而在LLM领域也逐渐成熟。OpenAI近期的o1公告进一步推动了这一技术的关注度。文章系统性地介绍了多种推理时间扩展技术，包括链式思维提示（Chain-of-Thought Prompting）、自洽性（Self-Consistency）、最优选择排序（Best-of-N Ranking）、带验证器的拒绝采样（Rejection Sampling with a Verifier）、自我优化（Self-Refinement）和解决方案路径搜索（Search Over Solution Paths）。作者还提到这些方法在实际应用中提升了基础模型的准确率，从约15%提升至52%。文章内容深入，涵盖技术原理、方法分类及实现思路，并附有GitHub上的补充代码资源。