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具体而言,在每个推理步骤中,模型的输出可能存在细微偏差,这些误差会逐步累积并导致信息损失。研究者将信息损失定义为互信息 I (t; r) 与隐式推理过程的信息熵 H (t) 之间的差值:


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可以获得什么样的信息?当然,如果 token 流中涉及外部接口,我们可以获得更多信息。但是,如果不涉及外部工具,我们是否在利用免费午餐?我们指出不是这种情况,在 token 流进行过程中不需要涉及外部工具也能获得信息。流中的每个回合都可以有意义地增加更多信息,也就是说,我们可以将消耗更多的测试时计算视为从模型对最优解的后验近似 P (⋅|x,θ) 中采样的一种方式,其中每个回合 (或输出流中的 token) 都在改进这个近似。因此,显式地调整先前生成的 token 可以提供一种计算可行的方式,用固定大小的大语言模型来表征这个后验。


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