FLaRe propose une recette de raisonnement latent par flow matching pour les grands modèles de langage
1 sourcemis à jour il y a 1 jpertinence 3,1 sur5
L’essentiel
FLaRe atteint 97 % de la précision d’une chaîne de pensée explicite pour un quart de la latence de celle-ci. Il améliore aussi les méthodes latentes précédentes sur les cinq exigences définies.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 6 oct..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceYassine Ouali, Adrian Bulat, Georgios Tzimiropouloshuggingface.co
What Matters for Latent Reasoning with Flow Matching (site externe)
Latent reasoning lets a large language model (LLM) think in a continuous space and verbalize only the answer.
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