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自精炼流水线中的非对称容量分配研究
Asymmetric Capacity Allocation in Self-Refinement Pipelines
自精炼（生成、批评、修订）是提升大模型生成能力的常用范式，但现有方法多将模型大小视为实现细节而非研究对象。本文首次对自精炼流程进行分阶段模型规模研究，基于Qwen3和Gemma 3的多个尺寸在5个基准上实验，发现较大生成器和修订者通常提升性能，而过小的修订者可能损害性能；批评者大小对性能影响不敏感，但包含小型批评者仍优于完全省略。
意义：为多阶段LLM系统提供容量分配指导，避免资源浪费，助力构建计算高效的自精炼流水线。