Ця стаття пропонує AdaFuse, адаптивний метод ансамблевого декодування з масштабуванням під час тестування для великих мовних моделей (LLM). Цей підхід спрямований на підвищення продуктивності LLM шляхом динамічного об'єднання виходів з кількох моделей під час інференції, оптимізуючи точність та ефективність у різних програмах.