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o1/o3 带火的推理估量 Scaling，蓝本谷歌早在本年 8 月就曾探讨过。
其时，来自斯坦福、牛津以及谷歌 DeepMind 的团队提议通过重叠采样来膨胀推理估量量—— 恶果在编码任务中将性能最多提高 40%。 他们发现小模子通过生成多种谜底 / 样本，其任务发达可能比一些大型模子单次尝试还要好。 比如，DeepSeek-Coder 通过重叠相聚 5 个样本，性能优于 GPT-4o，而资本却仅为后者的三分之一。 这篇论文讲了什么？ 这篇论文取名 Monkey，灵感来自于无穷山公定理。 一只山公在打字机键盘上立地敲击键盘无穷长的时刻，实在敬佩会打出任何给定的文本。
而在大模子的语境下，独一采的样够多，那么大模子总能找到正确解。 本文解雇的重叠采样法子，起程点通过大模子中采样，为给定的问题生成很多候选解。 其次再聘用特定限度的考证器 Verifier（比如代码的 unittests），从生成的样本中聘用最终谜底。 重叠采样的灵验性取决于两个要津特质。 掩盖率，跟着样本数目的加多，咱们不错诓骗生成的任何样本措置些许问题。 精准度，在从生成的样本麇集合聘用最终谜底的情况下，咱们能否识别出正确的样本？ 他们心计的是 yes or no 的任务，在这些任务中，谜底不错平直被打分为对或者错，主要标的是告成率——即好像措置问题的比例。 通过重叠采样，探讨这么一种修复，即模子在尝试措置问题时不错生成很多候选解。 因此，告成率既受到为很多问题生成正确样本的能力（即掩盖率）的影响，也受到识别这些正确样本的能力（即精准度）的影响。 基于此，详情了五种数学和编程任务：GSM8K、MATH、MiniF2F-MATH、CodeContests、SWE-benchLite。 恶果显现，在多个任务和模子中，掩盖率随样本数目加多而普及，在某些情况下，重叠采样可使较弱模子超过单样人性能更好的强模子，且资本效益更高 比如在使用 Gemma-2B 措置 CodeContests 编程问题时。跟着样本数目的加多，掩盖率提高了 300 倍以上，从一次尝试的 0.02% 提高到 10000 次尝试的 7.1%。措置来自 GSM8K 和 MATH 的数学单词问题时，Llama-3 模子的掩盖率在 10,000 个样本的情况下增长到 95% 以上。 兴味兴味的是，log（掩盖率）与样本数之间的相干时常解雇类似的幂律。 在 Llama-3 和 Gemma 模子中，不错不雅察到掩盖率与样本数呈类似对数线性增长，率先几个数目级。
在不同参数目、不同模子以及后磨练水平（基础模子和微调模子）下，齐显现通过重叠采样 Scaling 推理时刻估量，掩盖率齐有一致的普及。
此外，他们还阐扬了这种 Scaling 还能降本增效，以 FLOPs 四肢资本标的，以 LIama-3 为例。 估量公式如下：
比较 Llama-3-8B-Instruct 和 Llama3-70B-Instruct 的资本（以推理 FLOPs 数目揣度）和掩盖率。当 FLOPs 预算固定时，在 MiniF2F、GSM8K 和 MATH 上，Llama-3-8B-Instruct 的掩盖率老是高于更大（更贵）的 70B 模子。可是，在 CodeContests 中，70B 模子实在老是更具资本效益。
对比 API 资本，当采样较多时，开源 DeepSeek-Coder-V2-Instruct 模子不错达到与闭源模子 GPT-4o 沟通的问题措置率，而价钱仅为后者的三分之一。
兴味兴味的是，他们发现关于大多数任务和模子，掩盖率与样本数之间的相干不错用指数幂律来模拟。
因此回来，这篇著述以重叠采样为轴心，在推理时膨胀估量量，从而提高模子性能。 在一系列模子和任务中，重叠采样不错权贵提高使用任何生成样本措置问题的比例（即掩盖率）。当不错识别出正确的措置有盘算时（通过自动考证用具或其他考证算法），重叠采样不错在推理进程中放大模子的能力。 与使用较强、较荣华的模子进行较少的尝试比拟，这种放大作用可使较弱的模子与无数样本的组合更具性能和资本效益。 来自斯坦福牛津谷歌 这篇论文是来自斯坦福、牛津大学以及谷歌 DeepMind 团队。TogetherAI 提供估量缓助。 其中不错看到有谷歌特出科学家 Quoc V. Le。
有网友暗示，这有点像更简便的静态版 o3。
o3 在评价器的带领下，通过回溯动态搜索法子空间，而这种设施则依赖于静态采样和过后评价（投票、奖励模子等）。两者齐能膨胀推理估量，但 O3 的得当性更强。 o3 会反复探索措置有盘算，遏抑完善旅途，而重叠采样会并行生成输出，莫得响应回路。怎样遴选？o3 的估量密集度更高，但在需要结构化推理的任务中发达出色。这种设施在编码 / 数学方面更具资本效益。 不外也有网友指出了背后的局限性。
咱们不成一味地加多采样数目来提高性能。在某些时刻，模子会出现停滞，生成的样本也会驱动重叠。 无论资本怎样，齐有一个极限，一个模子无法超过的最大念念维水平。 参考连气儿： [ 1 ] https://arxiv.org/abs/2407.21787 [ 2 ] https://x.com/_philschmid/status/1870396154241843312 [ 3 ] https://x.com/rohanpaul_ai/status/1834446350810849510 — 完 — 点这里� � 心计我，牢记标星哦～ 一键三连「共享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日再见 ~ |
