Leash: 通过自适应长度惩罚和奖励塑造提高大型推理模型效率

这项研究探索了优化大型语言模型 (LLM) 的新方法，特别关注推理任务，解决了计算效率的挑战。 提出的自适应长度惩罚和奖励塑造技术为提高LLM在复杂推理场景中的性能和资源利用率提供了一种有前景的方法。

• •介绍了 'Leash'，这是一种用于改进LLM在推理任务上的性能的新方法。
• •利用自适应长度惩罚和奖励塑造来优化模型效率。
• •研究公开提供，表明致力于开放科学和协作。