推論LLMの視覚的ガイド：テスト時の計算技術とDeepSeek-R1

この記事は、推論大規模言語モデル（LLM）の視覚的でアクセスしやすい概要を提供し、テスト時の計算技術に焦点を当てています。DeepSeek-R1を主要な例として取り上げています。この記事では、推論中のLLMの推論能力を向上させる方法を検討している可能性があり、連鎖思考プロンプト、自己整合性、またはモデルを再トレーニングせずにパフォーマンスを向上させるためのその他の戦略などの手法を網羅しています。視覚的な側面は、複雑な概念を説明するための明確な説明と図に焦点を当て、読者が推論LLMの基礎となるメカニズムとDeepSeek-R1の具体的な貢献を理解しやすくすることを示唆しています。これは、急速に進化するこの分野の実用的な理解を求めている人にとって貴重なリソースです。

• •推論中のLLMの推論能力の向上に焦点を当てる。
• •テスト時の計算技術の役割を強調する。
• •DeepSeek-R1を重要な例として紹介する。