训练语言模型进行高效推理论文 – 通过强化学习优化LLM推理效率

该项目旨在通过强化学习训练大型语言模型（LLM），使其在推理任务中更高效。研究在奖励函数中引入长度惩罚，鼓励模型减少token使用，同时保持准确性，从而降低推理成本。通过参数α控制效率与准确性之间的权衡，提供了灵活的调整空间。项目不仅提供了理论支持，还开源了代码和数据，方便进一步开发和应用。

训练语言模型进行高效推理的特点:

1. 使用强化学习训练LLM
2. 通过奖励函数的长度惩罚减少token使用
3. 通过参数α调整效率与准确性的平衡
4. 提供GitHub仓库，包含代码和数据

训练语言模型进行高效推理的功能:

1. 研究人员和开发者可使用此方法训练自己的LLM以提高效率
2. 适用于需要降低推理成本的场景，如资源受限的环境
3. GitHub仓库可用于复制研究或在此基础上构建新项目

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