arXiv cs.AI·63 天前★ 3

研究:推理结构在token预算下的收益阈值

原文标题:Thinking Costs Tokens: When More Structure is Worth the Price

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AI 智能摘要

该研究探究推理结构是否在令牌预算阈值下有益。在金融推理任务上,验证搜索架构在1500令牌后超越单体模型,最高达44%准确率。交叉点在1000-1500令牌之间,表明规划开销在低预算时有害,高预算时有益。

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问题
推理结构带来的规划与验证开销,在什么令牌预算下才划算。
方法
在金融推理任务上对比单体LLM与带规划、检查、修复的验证搜索架构,跨14档预算。
结果
交叉点在1000-1500令牌;1500以上验证搜索领先,最高约44%对40%。
影响
提示工程师按预算决定是否加推理结构,低预算下加结构反而有害。
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原始标题:Thinking Costs Tokens: When More Structure is Worth the Price
AI 中文标题:研究:推理结构在token预算下的收益阈值
来源:arXiv cs.AI · 发布于 63 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:推理结构 / 令牌预算 / 验证搜索 / 金融推理
关键词:token budget / reasoning / verification
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