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在大语言模型(LLMs)的发展历程中, Scaling Laws [1] 一直是推动性能提升的核心策略。研究表明,随着模型规模和训练数据的增长,LLMs 的表现会不断优化 [2]。然而,随着训练阶段规模的进一步扩大,性能提升的边际收益逐渐减小,训练更强大的模型需要巨额投入。因此,研究重点逐渐从训练阶段的扩展转向推理阶段的扩展 [3],探索在不增加模型参数量的情况下,如何提升推理质量。


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