IBPO论文 – 优化大型语言模型推理效率的算法

IBPO（Inference Budget-Constrained Policy Optimization，推理预算约束策略优化）是一种新算法，旨在提高大型语言模型在数学问题上的推理效率。该算法通过将推理预算建模为带约束的效用最大化问题，使模型能够根据查询的难度自适应地分配推理预算，从而在保证甚至提升性能的同时降低推理成本。研究表明，IBPO在MATH500数据集上实现了显著改进，尤其是在2.16倍和4.32倍推理预算下，分别带来了4.14%和5.74%的绝对性能提升。

IBPO的特点:

1. 自适应分配推理预算
2. 在MATH500数据集上显著提升性能
3. 基于约束生成策略优化（CGPO）
4. 使用特定的奖励函数（字符串匹配的二元正确性奖励）
5. 优化方法涉及凸规划和随机优化
6. 使用SciPy、CPLEX或Gurobi等求解器
7. 训练细节包括约10,000个提示，批次大小8-16，学习率1e-6至5e-7
8. 展示多模态推理行为，调整推理长度
9. 满足预算约束，提高性能-成本效率

IBPO的功能:

1. 用于优化大型语言模型在数学问题上的推理效率
2. 作为约束强化学习框架，控制资源分配
3. 与现有强化学习算法集成，如CGPO
4. 难度感知资源分配，更多投票响应分配给较难问题
5. 在MATH500数据集上进行实证评估

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