自适应并行推理:高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI 研究团队综述并行推理进展,重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有方法如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定,而非模型自主选择。
伯克利 AI 研究团队综述并行推理进展,重点分析自适应并行推理——让模型自行决定何时分解并并行化子任务、开多少并发线程以及如何协调。现有方法如 self-consistency、Best-of-N、Tree of Thoughts、MCTS、ParaThinker、GroupThink 和 Hogwild! Inference 的并行结构多由外部设定,而非模型自主选择。
Andrej Karpathy 用 LLM 花 4 小时打磨自己的博客论证,觉得极具说服力;随后让 LLM 论证相反观点,结果 LLM 彻底推翻原论证并说服他反面才是对的。他指出 LLM 被问时会给出观点,但极擅长朝几乎任何方向论证,可作为形成个人观点的工具,但要多问不同方向并警惕谄媚。