Optimización del cómputo en tiempo de prueba para mejorar el rendimiento de los LLM

Este artículo profundiza en la efectividad de mejorar los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) optimizando el cómputo en tiempo de prueba en lugar de simplemente escalar los parámetros del modelo. El enfoque está en si permitir que los LLM utilicen recursos computacionales adicionales durante la inferencia puede mejorar su rendimiento en tareas complejas, particularmente en razonamiento matemático.

Optimización del cómputo en tiempo de prueba

La investigación demuestra que la asignación estratégica de recursos computacionales durante la fase de inferencia puede mejorar significativamente el rendimiento de los LLM. Este enfoque se muestra más efectivo que simplemente aumentar el tamaño del modelo.

Métodos de escalamiento

El artículo analiza dos métodos principales para escalar el cómputo en tiempo de prueba: refinar la distribución de propuestas a través de revisiones iterativas propias y emplear modelos de recompensa verificadores basados en procesos para la optimización de búsqueda.

Estrategia óptima de cómputo

Los autores introducen una estrategia "óptima de cómputo" que asigna recursos computacionales de manera adaptativa según la dificultad del prompt. Esta estrategia supera significativamente a métodos tradicionales como el muestreo best-of-N, utilizando hasta cuatro veces menos recursos computacionales.

Comparación con el preentrenamiento

En una evaluación igualada en FLOPs, la estrategia óptima de cómputo resulta más efectiva que escalar los parámetros del modelo, especialmente en preguntas más fáciles y de nivel intermedio. Sin embargo, para las preguntas más desafiantes, el preentrenamiento sigue siendo más beneficioso.

Conclusión

El estudio concluye que optimizar el cómputo en tiempo de prueba puede ser una forma más eficiente de mejorar el rendimiento de los LLM en comparación con escalar los parámetros del modelo. Al asignar recursos computacionales de manera adaptativa según la dificultad de la tarea, se pueden lograr ganancias significativas en el rendimiento con menos recursos computacionales. Este hallazgo sugiere un futuro donde se pone más énfasis en el cómputo en tiempo de prueba que en el preentrenamiento, lo que lleva a LLM más eficientes y efectivos.

Fuente(s):

• Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters