ACL 2025 | Revisiting Self-Consistency: 动态分布对齐视角下的大模型投票策略

ACL 2025 | Revisiting Self-Consistency: 动态分布对齐视角下的大模型投票策略

摘要

【摘要】小红书与北理工团队提出动态温度校准方法，优化大模型推理中的自洽性机制。研究发现，采样温度影响答案分布收敛速度与准确性，传统固定温度策略存在局限。新方法通过实时置信度动态调节温度，平衡多样性与收敛效率，在数学推理任务中显著提升效果。实验证明，该策略在有限样本下表现更优，为自洽性机制提供了理论新解。