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CAR

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CAR – 字節聯合復旦推出的自適應推理框架

CAR

CAR(基于確定性的自適應推理)是字節跳動與復旦大合開發的一種先進推理框架,旨在提升大型語言模型(LLM)和多模態大型語言模型(MLLM)在多種任務中的推理效率和準確性。該框架能夠根據模型對答案的置信度動態切換短答案與長形式推理,從而優化計算資源和時間。

CAR是什么

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是一種自適應推理框架,由字節跳動與復旦大學合作推出,旨在提升大型語言模型(LLM)和多模態大型語言模型(MLLM)在不同任務中的推理效率與準確性。該框架的核心在于根據模型對答案的置信度(通過困惑度PPL進行衡量)動態選擇短答案或長形式推理。當模型對短答案的置信度較低時,CAR會激活長形式推理,以提高答案的準確性;而在置信度較高的情況下,則直接輸出短答案,從而節省計算資源和時間。CAR在視覺問答(VQA)和關鍵信息提取(KIE)等任務中表現尤為出色,并在數學等復雜推理任務中展現了優良的性能。

CAR的主要功能

  • 智能推理切換:CAR能夠在短答案與長形式推理之間靈活切換。對于簡單問題,直接提供短答案以提高效率;而在面對復雜問題時,則激活長形式推理以確保準確性。
  • 提高推理效率:通過顯著減少生成的token數量,CAR降低了計算成本與推理時間,提升了模型在實際應用中的效率。
  • 增強推理準確性:在需要進行詳細推理的情況下,激活長形式推理,從而提升模型在復雜任務中的表現,確保推理結果的準確性。
  • 廣泛適用性:CAR適合于視覺問答(VQA)、關鍵信息提取(KIE)等任務,并能在數學推理、常識推理等復雜任務中發揮重要作用,展現出廣泛的應用潛力。

CAR的技術原理

  • 模型訓練:通過包含短答案與長形式推理答案的訓練數據對LLM或MLLM進行訓練。在訓練過程中,模型學習如何根據不同提示生成相應的短答案或長形式推理答案,優化目標為交叉熵損失,以最小化預測token概率分布與真實token分布之間的差異。
  • PPL評估:在訓練數據上進行短答案推理,并計算每個短答案的困惑度(PPL),這一指標用于衡量模型對答案的置信度。PPL越低,表示模型對答案的信心越強。
  • 高斯分布建模:假設正確與錯誤短答案的PPL分數分別遵循高斯分布,基于訓練數據估計分布參數,計算正確與錯誤答案的PPL均值與方差,從而構建兩個高斯分布模型。
  • 推理流程:在面對新的輸入時,首先生成短答案并計算其PPL值,隨后依據高斯分布模型計算該PPL值下答案正確的概率。

CAR的項目地址

CAR的應用場景

  • 視覺問答(VQA):在處理簡單問題時,CAR能直接輸出短答案以提高效率;而對于復雜問題,則會觸發長形式推理,以確保結果的準確性。
  • 關鍵信息提取(KIE):根據置信度動態選擇推理方式,減少token使用量,同時保持高準確率。
  • 數學推理:在簡單數學問題上直接給出答案,對于復雜問題進行詳細推理,從而提升準確性和效率。
  • 常識推理:針對簡單常識問題直接提供答案,而在復雜問題上則進行長形式推理,減少token消耗。
  • 多模態任務:結合文本與圖像信息,動態選擇推理方式,提升多模態任務的準確性與效率。

常見問題

  • CAR的優勢是什么? CAR通過動態切換短答案和長形式推理,能夠在保證準確性的前提下提高推理效率,減少計算資源的消耗。
  • CAR適合哪些應用場景? CAR廣泛適用于視覺問答、關鍵信息提取、數學推理以及常識推理等多種任務,展現出良好的適用性。
  • 如何評估CAR的性能? CAR的性能可以通過困惑度(PPL)來評估,PPL值越低,表示模型對答案的置信度越高,從而推理結果更為準確。
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