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多数投票自洽性拖累小模型GPQA准确率

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AI 综述

Utkarsh Bahuguna 发表论文称,多数投票式自一致性(SC)在小型指令微调模型上反而降低了大多数 GPQA Diamond 问题的单题准确率:Qwen2.5-7B 有 56.6% 的问题变差,Llama-3-8B 为 65.7%。 作者说明,这些新结论仅基于一个模型;对第二个模型注册的复现实验虽已采样,但未能完成评估,论文如实报告了这一情况。此外,三个推理模型因小预算下的托管无服务器推理限制而无法评估,各自原因不同;三者均可下载,作者称这属于计量 API 的限制,而非不可知。

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10月23日
  1. arXiv cs.CL
    多数投票反而拖累小模型:自一致性在多数 GPQA Diamond 难题上降低准确率

    多数投票式自一致性(SC)在小型指令微调模型上反而降低了大多数 GPQA Diamond 问题的单题准确率,Qwen2.5-7B 有 56.6% 的问题变差,Llama-3-8B 为 65.7%。

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