CISC论文 – 优化大型语言模型推理性能

CISC（Confidence-Informed Self-Consistency）是一种针对大型语言模型（LLMs）的新型解码策略，通过整合模型为每个推理路径生成的置信度评分来增强自洽性，显著降低计算成本，同时保持甚至提升模型在推理任务上的性能。该方法通过加权多数投票选择最终答案，平均减少超过40%的推理路径数量，适用于数学和常识推理任务。

CISC的特点:

1. 整合模型为每个推理路径生成的置信度评分
2. 通过加权多数投票选择最终答案
3. 平均减少超过40%的推理路径数量，显著降低计算成本
4. 增强LLMs的自洽性解码过程
5. 提高推理任务的效率和准确性

CISC的功能:

1. 使用LLMs生成多条推理路径
2. 提取每条路径的置信度评分并进行归一化处理
3. 通过加权多数投票选择最终答案
4. 应用于数学和常识推理任务
5. 优化大型语言模型的推理性能

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