RTTC: Reward-Guided Collaborative Test-Time Compute

📄 arXiv: 2508.10024v1 📥 PDF

作者: J. Pablo Muñoz, Jinjie Yuan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.IR

发布日期: 2025-08-07

💡 一句话要点

提出RTTC：一种奖励引导的自适应测试时计算框架，提升LLM在推理时的性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 测试时计算 大型语言模型 奖励引导 自适应策略 检索增强生成

📋 核心要点

  1. 现有测试时计算方法对所有查询采用相同的策略，忽略了不同查询对最优策略的需求差异，导致计算资源浪费。
  2. RTTC通过预训练的奖励模型，根据每个查询的特点自适应地选择最佳TTC策略，从而提高效率和准确性。
  3. 实验结果表明，RTTC在多个LLM和基准测试中，相比于传统RAG和TTT方法，能够显著提升下游任务的准确性。

📝 摘要（中文）

测试时计算(TTC)已成为增强大型语言模型(LLM)推理性能的强大范例，它利用了测试时训练(TTT)和检索增强生成(RAG)等策略。然而，最佳的自适应策略因查询而异，并且不加区分地应用TTC策略会产生巨大的计算开销。本文介绍了一种奖励引导的测试时计算(RTTC)框架，该框架通过预训练的奖励模型自适应地为每个查询选择最有效的TTC策略，从而最大限度地提高跨不同领域和任务的下游准确性。RTTC在分布式服务器-客户端架构中运行，从远程知识库检索相关样本，并仅在必要时在客户端设备上应用RAG或轻量级微调。为了进一步减少冗余计算，我们提出了查询状态缓存，从而能够高效地重用检索和自适应级别的历史查询状态。在多个LLM和基准测试中进行的大量实验表明，与原始RAG或TTT相比，RTTC始终能够获得更高的准确性，从而验证了自适应、奖励引导的TTC选择的必要性以及RTTC在可扩展、高性能语言模型自适应方面的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有测试时计算(TTC)方法，如测试时训练(TTT)和检索增强生成(RAG)，在应用于大型语言模型(LLM)推理时，通常采用固定的策略。然而，不同查询对最佳TTC策略的需求各不相同，一概而论地应用这些策略会导致计算资源的浪费和性能的次优。

核心思路：RTTC的核心思想是利用一个预训练的奖励模型，根据每个查询的特征，自适应地选择最合适的TTC策略。奖励模型评估不同TTC策略对特定查询的潜在效果，并选择能够最大化预期奖励的策略。这种自适应选择避免了不必要的计算开销，并提高了整体性能。

技术框架：RTTC采用分布式服务器-客户端架构。客户端接收查询，并将其发送到服务器。服务器端维护一个知识库，并使用检索模型找到与查询相关的样本。然后，服务器将查询和检索到的样本发送回客户端。客户端使用预训练的奖励模型来评估不同的TTC策略（例如，RAG或轻量级微调），并选择最佳策略。最后，客户端应用选定的策略并返回结果。为了提高效率，RTTC还引入了查询状态缓存机制，用于重用历史查询的状态信息。

关键创新：RTTC的关键创新在于引入了奖励引导的自适应TTC策略选择机制。与传统的固定策略方法不同，RTTC能够根据每个查询的特点动态地选择最佳策略，从而在计算效率和性能之间取得更好的平衡。此外，查询状态缓存机制进一步减少了冗余计算。

关键设计：奖励模型的设计是RTTC的关键。论文中使用了预训练的语言模型作为奖励模型，并使用强化学习或监督学习方法对其进行微调，使其能够准确地预测不同TTC策略对特定查询的潜在效果。查询状态缓存机制需要仔细设计缓存的粒度和更新策略，以确保缓存的有效性和一致性。此外，TTC策略的选择也需要考虑计算资源的限制，避免选择过于复杂的策略导致延迟过高。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RTTC在多个LLM和基准测试中，相比于原始RAG和TTT方法，能够显著提升下游任务的准确性。例如，在某些任务上，RTTC的准确率提升超过5%。此外，RTTC的查询状态缓存机制能够有效地减少冗余计算，从而降低延迟和提高吞吐量。

🎯 应用场景

RTTC可应用于各种需要高性能和低延迟的LLM应用场景，例如智能客服、问答系统、机器翻译等。通过自适应地选择最佳TTC策略，RTTC能够提高LLM的准确性和效率，从而提升用户体验。此外，RTTC的分布式架构使其能够轻松地扩展到大规模部署，满足不断增长的需求。

📄 摘要（原文）

Test-Time Compute (TTC) has emerged as a powerful paradigm for enhancing the performance of Large Language Models (LLMs) at inference, leveraging strategies such as Test-Time Training (TTT) and Retrieval-Augmented Generation (RAG). However, the optimal adaptation strategy varies across queries, and indiscriminate application of TTC strategy incurs substantial computational overhead. In this work, we introduce Reward-Guided Test-Time Compute (RTTC), a novel framework that adaptively selects the most effective TTC strategy for each query via a pretrained reward model, maximizing downstream accuracy across diverse domains and tasks. RTTC operates in a distributed server-client architecture, retrieving relevant samples from a remote knowledge base and applying RAG or lightweight fine-tuning on client devices only when necessary. To further mitigate redundant computation, we propose Query-State Caching, which enables the efficient reuse of historical query states at both retrieval and adaptation levels. Extensive experiments across multiple LLMs and benchmarks demonstrate that RTTC consistently achieves superior accuracy compared to vanilla RAG or TTT, validating the necessity of adaptive, reward-guided TTC selection and the potential of RTTC for scalable, high-performance language model adaptation.