Neues Belohnungssystem reduziert Überdenken bei großen Rechenmodellen
In den letzten Jahren haben große Rechenmodelle für komplexe Denkaufgaben dank Verstärkungslernen mit überprüfbaren Belohnungen enorme Fortschritte erzielt. Ein häufig auftretendes Problem ist jedoch das „Überdenken“: Die Modelle verbrauchen bei einfachen Aufgaben zu viel Rechenzeit, was die Effizienz mindert. Traditionelle Ansätze zur Effizienzsteigerung setzen meist auf eine genaue Einschätzung der Aufgabe, um Token-Budgets festzulegen oder Denkmodi auszuwählen – ein Ansatz, der wenig Flexibilität und Zuverlässigkeit bietet.
