연구진은 자기 일관성(Self-Consistency, SC)의 효율성을 높이는 Flexible Self-Consistency (FSC)를 제안했어요. FSC는 문제 난이도를 연속적인 신호로 추정하여 생성되는 추론 경로 수를 동적으로 조절해요.
사전 학습된 프로브를 사용하여 입력 질문의 출력 엔트로피를 예측하고, 모델 불확실성 지표로 활용하여 샘플링 예산을 유연하게 관리해요.
실험 결과 FSC는 SC와 유사한 정확도를 유지하면서 최대 76%의 토큰 절감 효과를 보여줘요.