En el mundo de la inteligencia artificial, los Grandes Modelos de Razonamiento (LRMs, por sus siglas en inglés) han demostrado mejoras significativas en el tiempo de inferencia gracias a un pensamiento paralelo. Sin embargo, existen métodos que dependen de muestreos redundantes de trayectorias de razonamiento, lo que dificulta explorar eficazmente el espacio de razonamiento para descubrir soluciones de alta calidad.
Para superar estas limitaciones, surge la propuesta de Decoding Tree Sketching (DTS), un marco de decodificación plug-and-play para la exploración estructural de múltiples trayectorias y la selección de razonamiento. En cuanto a la exploración del razonamiento, DTS dibuja un árbol base del espacio de razonamiento al ramificarse selectivamente en tokens de decisión. Para la selección de razonamiento, guiado por la anticorrelación longitud-precisión, DTS diseña una terminación temprana para priorizar trayectorias cortas y confiables durante la decodificación.
Los resultados experimentales con cuatro LRMs y conjuntos de datos muestran que DTS mejora significativamente la precisión en un 14% y reduce la generación repetitiva en un 8% en promedio. Destacadamente, DTS permite que modelos más pequeños superen a modelos más grandes con 10 veces su tamaño, destacando su potencial para fortalecer las capacidades de razonamiento.
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