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Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters
Snell, Lee, Xu und Kumar messen am 06.08.2024 den zweiten Weg, auf dem Modelle besser werden: mehr Rechenzeit beim Antworten statt beim Trainieren. Der Beleg dafür, dass die Wirkung dieses Wegs von der Schwierigkeit der Aufgabe abhängt, und für die Größenordnung, in der er ein größeres Modell schlagen kann.
geprüft 24.09.2026
Worauf sich diese Seite beruft, wörtlich, abgerufen am 29.08.2026:
the effectiveness of different approaches to scaling test-time compute critically varies depending on the difficulty of the prompt
bestätigt 24.09.2026we can improve the efficiency of test-time compute scaling by more than 4x compared to a best-of-N baseline
bestätigt 24.09.2026test-time compute can be used to outperform a 14x larger model
bestätigt 24.09.2026