Z Tech｜对话Meta FAIR研究科学家：利用Confidence动态过滤，告别低效推理

主要观点总结

文章介绍了大型语言模型（LLMs）的推理效率和性能需求提升的背景，Deep Think with Confidence（DeepConf）方法的出现，解决了现有方法的不足。文章还介绍了两位主要贡献者Jiawei Zhao和Yichao Fu的背景和相关工作。DeepConf方法利用模型内部置信度信号动态过滤低质量推理轨迹，实现推理效率和性能的双重提升，在多个推理基准测试中表现优异。

关键观点总结

关键观点1: DeepConf方法的产生背景

随着大型语言模型的发展，对推理效率和性能的要求不断提高，研究人员持续探索更有效的推理方法，DeepConf方法应运而生。

关键观点2: DeepConf方法的核心逻辑

利用模型内部置信度信号，在推理过程中或生成后动态过滤低质量推理轨迹，实现推理效率和性能的双重提升。

关键观点3: 两位主要贡献者的介绍

Jiawei Zhao是MetaFAIR研究科学家，主要研究成果包括内存优化和推理效率提升方面的方法。YichaoFu是加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系的博士生，主要研究方向是大型语言模型推理优化和系统优化。

关键观点4: DeepConf方法的表现

在多个推理基准测试中，DeepConf表现优异，离线模式下在GPT-OSS-120B模型上实现99.9%准确率，远超传统多数vote的97.0%；在线模式下，相比全并行推理最多减少84.7%生成Token，同时实现准确率的提升。

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