01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
学習済みモデルをそのまま一度だけ動かすのではなく、推論時に追加の計算予算を使う方法を指す。資料では、過程を評価する検証モデルを用いた探索と、入力に応じて応答の確率分布を適応的に更新する方法が扱われている。効果は問題の難しさによって異なり、計算量を増やせば常に同じ割合で性能が上がるわけではない。
02 / IN PRACTICE
Inference-Time Computeの活用例
たとえば、こんな場面で
難しい問いほど多くの計算予算を割り当て、複数の推論経路を評価して回答を選ぶ用途が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
方式を比較する際は、推論時の計算予算をそろえ、問題の難易度ごとの効果を確認する。
参考資料
Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
READ & LEARN
記事一覧を見る 用語を知ったら、活用を知る。
AI LABで、AIの動向や業務に取り入れるヒントを読む。