然后更準(zhǔn)確地確認(rèn)終究答案 。然后依據(jù)質(zhì)量對(duì)投票進(jìn)行加權(quán)。

因?yàn)檫x用的是最低分組相信度，才干在將投票更集中于高相信度的推理途徑 。這兒可以分紅兩個(gè)運(yùn)用場景：

• 離線考慮  ：等模型把一整條推理途徑都寫完了，

  之前的辦法在完好生成之后運(yùn)用相信度/熵用于測驗(yàn)時(shí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）。

  其次 ，這樣做的優(yōu)點(diǎn)是能最大化提高答案的準(zhǔn)確性。不是在完結(jié)后，示例文本是正派的數(shù)學(xué)推理（如「勾股三元組公式…」） ，

  

  在在線環(huán)境中對(duì)DeepConf進(jìn)行基準(zhǔn)測驗(yàn)。當(dāng)即間斷生成 。這樣能邊走邊挑選 ，它初次讓開源模型無需外部東西便完結(jié)99.9%正確率  ，所以終究投票選出了109作為答案。還要看全體趨勢。差的在下方（赤色）。這類內(nèi)容通常被保存。也不會(huì)拉高太多票重 。讓模型自傲的深度考慮