NeurIPS 2025！采样成本降 50%+ 准确率提升！南大等团队的RPC方法刷新 LLM 推理上限
论文标题：A Theoretical Study on Bridging Internal Probability and Self-Consistency for LLM Reasoning
作者团队：南京大学、瑞士苏黎世联邦理工学院
发布时间：2025年10月17日
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⭐核心贡献
- 理论框架：首次提出用于分析LLM推理中采样式测试时缩放方法的理论框架，将推理误差分解为估计误差和模型误差。
- 方法创新：提出RPC方法，融合自洽性和内部概率的优势，通过Perplexity Consistency和Reasoning Pruning组件解决现有方法的局限性。
- 实证验证：在多个基准数据集上验证RPC的有效性，显著降低采样成本并提升推理性能。
⭐研究方法
- 误差分解理论：将推理误差分解为估计误差（与采样规模和置信度估计策略相关）和模型误差（由LLM固有推理能力决定）。
- 现有方法分析：自洽性估计误差收敛慢（线性），困惑度模型误差大且估计误差优势在低概率路径下退化。
- RPC方法设计：
- Perplexity Consistency：将LLM内部概率融入自洽性框架，以指数级速率降低估计误差。
- Reasoning Pruning：通过混合威布尔分布建模概率分布，自动过滤低概率路径，防止估计误差退化。
⭐研究结果
- 效率提升：RPC在达到与自洽性相同性能时，所需采样数量减少50%以上。
- 性能优化：在7个基准数据集上，RPC平均准确率优于基线方法（如数学推理任务提升1.29%）。
- 可靠性增强：RPC的置信度估计更接近真实置信度（预期校准误差更低）。
- 泛化性验证：在代码生成（如HumanEval）和逻辑推理（如LogiQA）任务中均表现优异。