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Mise à l'échelle du calcul à l'inférence(TTC)
Alloue dynamiquement les ressources de calcul en fonction de la complexité du problème
Aperçu en 30 secondes
- Quoi
- Alloue davantage d'étapes de raisonnement ou de puissance de calcul aux problèmes difficiles et moins aux problèmes simples, en s'ajustant en temps réel selon la difficulté détectée.
- Quand l'utiliser
- Quand la complexité des problèmes varie fortement et que vous pouvez tolérer une latence variable, ou quand certaines requêtes exigent un raisonnement approfondi et d'autres une réponse rapide.
- Vigilance
- Estimer la complexité d'un problème à l'avance n'est pas fiable : vous risquez de dépenser trop sur des problèmes faciles ou pas assez sur des problèmes difficiles avant de repérer l'erreur.
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Mise à l'échelle du calcul à l'inférence: Vue d’ensemble
Alloue dynamiquement les ressources de calcul en fonction de la complexité du problème
- Dynamic compute allocation
- Complexity-aware scaling
- Adaptive thinking time
- Resource optimization
- Quality-compute trade-offs
- Real-time adjustment
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Scaling Laws for Neural Language Models (Kaplan et al., 2020)arXiv:2001.08361
- Training Compute-Optimal Large Language Models (Hoffmann et al., 2022)arXiv:2203.15556
- Let's Verify Step by Step (Lightman et al., 2023)arXiv:2305.20050
- STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning (Zelikman et al., 2022)arXiv:2203.14465
- OpenAI Latency Optimization Guide
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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