Comparative Evaluation of Reasoning and Inference in LLM-Based and Diffusion-Based Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Large generative models are widely used in artificial intelligence (AI) systems for autonomous data processing and human-computer interactions. These AI systems are expected to interact with complex environments and conduct logical reasoning to provide precise problem-solving abilities for generalized and domain-specific problems. To achieve optimal results, different procedures were developed around the inference process of these large generative models to compose a refined reasoning flow. This paper aims to study the inference process of two primary types of inference models: the large language model (LLM) and diffusion model. The purpose of this study is to understand the primary conditions for achieving advanced reasoning results by utilizing the inference of these two models, and to identify the gaps and limitations. This paper covers three primary topics: Reinforcement Learning for LLMs, test-time conditional inference , and diffusion-based inference models. These three topics can help understand the training, implementation, and adaptation processes of recent LLM-based AI systems. Meanwhile, the diffusion-based model can provide alternative solutions for the popular reasoning framework. Finally, this paper compiles the most recent and most cited solutions by comparing their commonalities and differences. In summary, nine recommendations were made for future research directions in building reasoning AI systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».