Neue Methode steigert Effizienz von LLMs: Reward-Filtered Sequential Inference

Test‑Time‑Compute (TTC) hat sich als zentrales Konzept zur Optimierung großer Sprachmodelle etabliert. Trotz der Erfolge von Techniken wie Best‑of‑n‑Sampling und sequentieller Revision bleibt die theoretische Grenze dieser Ansätze unklar.

In einer neuen Studie wird ein Mixture‑of‑Reference‑Policy‑Modell analysiert, das zeigt, dass das klassische Best‑of‑n‑Sampling von Natur aus suboptimal ist. Um dem entgegenzuwirken, wird ein Verfahren namens „Reward‑Filtered Sequential Inference“ vorgestellt. Dabei werden nur Generationen mit hohem Belohnungswert in den Kontext aufgenommen, wodurch die Rechenleistung gezielt auf vielversprechende Kandidaten konzentriert und weniger vielversprechende Varianten unterdrückt werden.

Die Autoren demonstrieren, dass dieses Verfahren theoretisch stärkere Garantien bietet als herkömmliche TTC‑Methoden. Praktisch wurde die Technik auf einer Vielzahl von Benchmarks getestet und erzielte konsequente Verbesserungen gegenüber gängigen Ansätzen, was die Wirksamkeit des neuen Frameworks unterstreicht.