新方法用势函数高效估计自回归语言模型期望
原文标题：Estimating great expectations under autoregressive language models with potentials
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一篇 arXiv 论文提出利用采样过程中自然产生的下一 Token 条件概率，通过「势函数」分解测试泛函，从而更高效地估计自回归语言模型下的期望值。作者推导了势函数降低估计方差的条件，并在多个估计量上展示了显著方差下降。该方法有望降低语言模型评估与推理中的计算成本。
- 问题
- 自回归语言模型下测试泛函期望的估计计算成本过高。
- 方法
- 利用采样天然产生的下一 token 条件概率构造势函数，对测试泛函做加性分解以降低估计方差。
- 结果
- 在多个估计量上实现显著方差下降，计算成本相当。
- 影响
- 可直接降低语言模型评估与推理阶段的采样开销，对做评测和 RL 的团队有实用价值。
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