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Auto-cohérence(SC)
Échantillonne plusieurs chaînes de pensée variées à température non nulle, puis agrège leurs réponses finales par vote majoritaire ou pondéré par la confiance. Comme une réponse correcte est généralement atteinte par de nombreux cheminements de raisonnement différents alors que les erreurs individuelles se dispersent, la réponse de consensus est bien plus fiable que n'importe quel décodage glouton unique.
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Échantillonne plusieurs chemins de raisonnement à température non nulle, puis choisit la réponse finale par vote majoritaire ou pondération par la confiance.
- Quand l'utiliser
- Problèmes dont la réponse correcte est vérifiable, où plusieurs chemins de raisonnement existent et où les erreurs se dispersent entre les échantillons.
- Vigilance
- Exige N fois plus de coût d'inférence ; le vote majoritaire échoue si la plupart des chemins convergent vers la même mauvaise réponse.
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Auto-cohérence: Vue d’ensemble
Échantillonne plusieurs chaînes de pensée variées à température non nulle, puis agrège leurs réponses finales par vote majoritaire ou pondéré par la confiance. Comme une réponse correcte est généralement atteinte par de nombreux cheminements de raisonnement différents alors que les erreurs individuelles se dispersent, la réponse de consensus est bien plus fiable que n'importe quel décodage glouton unique.
- Samples N independent reasoning paths at nonzero temperature
- Marginalizes over reasoning by voting on final answers only
- Majority or confidence-weighted aggregation of candidates
- Correct answers converge while sporadic errors are outvoted
- Foundation of best-of-N test-time compute scaling
- Universal Self-Consistency extends voting to free-form outputs
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
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