Testzeit-Training (TTT) für große Sprachmodelle erfordert in der Regel während der Inferenz zusätzliche Rechenressourcen im Vergleich zur Standardinferenz. Die Menge an zusätzlicher Berechnung kann je nach spezifischer Implementierung und verwendetem Ansatz variieren.
Einige wichtige Punkte zu den Inferenz-Rechenanforderungen für das Testzeit-Training sind:
- Erhöhte Berechnung: TTT erfordert in der Regel mehr Berechnung als die Standardinferenz, da es eine Anpassung der Modellparameter für jeden Testinput oder kleine Batch-Inputs beinhaltet.
- Variabilität: Die genaue Menge an zusätzlicher Berechnung kann je nach Faktoren wie der Komplexität der Aufgabe, der Größe des Modells und der spezifischen TTT-Strategie erheblich variieren.
- Vergleich mit Best-of-N: In einigen Implementierungen kann TTT effizienter sein als traditionelle Best-of-N-Sampling-Ansätze.
Weitere Details zu den Auswirkungen von Testzeit-Training auf die Leistungssteigerung von Sprachmodellen findest du im vollständigen Artikel.
