RoBoN：複数のLLMを用いたテスト時スケーリングのためのルーティング型オンラインBest-of-n

このArXiv論文は、テストフェーズにおける大規模言語モデル（LLM）を効率的にスケーリングするための新しい方法であるRoBoNを紹介します。この技術は、入力をLLMの選択にルーティングし、最適な出力を選択することに焦点を当てており、パフォーマンスと効率の向上につながる可能性があります。

• •RoBoNは、推論中にLLMをスケーリングするための新しいアプローチを提供します。
• •この方法は、出力選択のために複数のLLMへのルーティングを活用しています。
• •これは、テスト時にパフォーマンスとリソース利用率を最適化する可能性があります。