Parallel Test-Time Compute
Generates multiple candidate responses in parallel at inference time and selects the best output, trading compute for accuracy without changing model weights.
Model jest uruchamiany N razy równolegle (lub sekwencyjnie z różnymi seed/temperaturą). Wyniki są oceniane przez zewnętrzny scorer (reward model, weryfikator, majority voting lub best-of-N heuristic). Najwyżej oceniona odpowiedź jest zwracana użytkownikowi.
Standardowe next-token sampling daje pojedynczą odpowiedź, której jakość jest ograniczona. Parallel TTC pozwala "kupić" wyższą dokładność kosztem czasu i kosztu obliczeniowego.
W pełni równoległy
Każdy kandydat może być generowany niezależnie na osobnym GPU/TPU.
Warunkowy
Zależne od wejścia
Liczba kandydatów (N) może być ustalona lub skalować się adaptacyjnie z trudnością zapytania.
Każdy kandydat może być generowany na osobnym GPU; architektura oparta na kartach NVLink (np. NVIDIA GB200 NVL72) pozwala na efektywne równolegowanie.
BAZUJE NA
Reasoning model
Reasoning model to klasa modeli AI zaprojektowanych tak, aby poświęcały więcej zasobów obliczeniowych na analizę zadania, rozbijanie problemu na kroki i ocenę możliwych rozwiązań przed wygenerowaniem odpowiedzi. W praktyce modele tego typu są szczególnie przydatne w matematyce, programowaniu, planowaniu, analizie dokumentów i zadaniach wieloetapowych.
PRZEJDŹ DO KONCEPTUCoT
Chain-of-Thought reasoning polega na tym, że model generuje pośrednie kroki rozumowania przed udzieleniem końcowej odpowiedzi.
PRZEJDŹ DO KONCEPTUCzęsto używane z
RLHF
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to metoda trenowania modeli generatywnych poprzez wykorzystanie ocen ludzi do uczenia modelu nagrody.
PRZEJDŹ DO KONCEPTU| Tytuł | Wydawca | Typ |
|---|---|---|
| Introducing GPT-5.5 | OpenAI | OpenAI | blog |
| GPT-5.5 pro Model | OpenAI API Docs | OpenAI | dokumentacja |