arXiv Artificial Intelligence· Nikita Kozodoi, Zainab Afolabi, Jack Butler·· 3 小时前AI 评分34
LLM 测试时增强：推理阶段该在哪里注入多样性
Test-Time Augmentation for LLMs: Where to Inject Diversity at Inference Time
AI 导读
研究对比了 LLM 测试时增强（TTA）中不同多样性注入位置的效果，在六个基准、相同推理调用次数下发现多样性来源比数量更重要。保持语义的输入改写带来最大准确率提升（较单次调用 +1.80 pp），且所需样本最少；字符级噪声虽使回答分歧率升至 37.8%（改写为 27.4%），准确率增益却更低，同时扰动两种模态甚至低于单次调用基线。
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