大模型arXiv cs.AI4 天前
LEV: Thinking Fast and Deep with Looped Decision Models
LEV 是一种循环决策模型，通过重复运行层而非生成 token 来加深推理，单次前向即可对选项打分。同一权重下精度随循环深度提升，2.6B 模型在 JevBench 上从深度1的63.2%升至深度4的76.2%，并用小型停止器按需分配深度，节省15%-24%算力。
已过时译
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LEV 是一种循环决策模型，通过重复运行层而非生成 token 来加深推理，单次前向即可对选项打分。同一权重下精度随循环深度提升，2.6B 模型在 JevBench 上从深度1的63.2%升至深度4的76.2%，并用小型停止器按需分配深度，节省15%-24%算力。