論文の概要: BAR Conjecture: the Feasibility of Inference Budget-Constrained LLM Services with Authenticity and Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23170v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 00:51:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.919119
• Title: BAR Conjecture: the Feasibility of Inference Budget-Constrained LLM Services with Authenticity and Reasoning
• Title（参考訳）: BAR Conjecture: 認証と推論による推論予算制約付きLLMサービスの実現可能性
• Authors: Jinan Zhou, Rajat Ghosh, Vaishnavi Bhargava, Debojyoti Dutta, Aryan Singhal,
• Abstract要約: LLMサービスの3つの特性を同時に最適化するモデルは存在しないと我々は主張する。 LLMアプリケーション設計のための原則的フレームワークであるThe BAR Theoremを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41942958779358663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: When designing LLM services, practitioners care about three key properties: inference-time budget, factual authenticity, and reasoning capacity. However, our analysis shows that no model can simultaneously optimize for all three. We formally prove this trade-off and propose a principled framework named The BAR Theorem for LLM-application design.
• Abstract（参考訳）: LLMサービスを設計する場合、実践者は推論時の予算、事実の信頼性、推論能力の3つの重要な特性に関心を持つ。 しかし,解析の結果,3つのモデルが同時に最適化できないことがわかった。 我々は、このトレードオフを正式に証明し、LLMアプリケーション設計のための原則的フレームワークThe BAR Theoremを提案する。

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