原標(biāo)題：清華一作1B暴打405B巨無(wú)霸，7B逆襲DeepSeek R1！測(cè)試時(shí)Scaling封神
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1B模型完勝405B？測(cè)試時(shí)擴(kuò)展（TTS）帶來(lái)LLM推理能力

近日，一篇來(lái)自清華、哈工大、北郵等機(jī)構(gòu)的聯(lián)合論文在AI領(lǐng)域引發(fā)轟動(dòng)。研究人員通過(guò)巧妙應(yīng)用計(jì)算最優(yōu)的測(cè)試時(shí)擴(kuò)展（TTS）策略，實(shí)現(xiàn)了小模型“以小勝大”的突破性進(jìn)展。該研究重新定義了測(cè)試時(shí)計(jì)算，并揭示了其在提升大語(yǔ)言模型（LLM）推理能力方面的巨大潛力。

1. 計(jì)算最優(yōu)TTS策略：獎(jiǎng)勵(lì)感知是關(guān)鍵

之前的研究表明，測(cè)試時(shí)擴(kuò)展可以通過(guò)在推理時(shí)分配額外算力來(lái)增強(qiáng)LLM的推理能力。但如何最優(yōu)地分配這些計(jì)算資源？研究人員發(fā)現(xiàn)，計(jì)算最優(yōu)的TTS策略應(yīng)當(dāng)是獎(jiǎng)勵(lì)感知的。他們將獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)整合到策略中，使計(jì)算最優(yōu)擴(kuò)展能夠適應(yīng)策略模型、提示詞和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，從而提供更普適的框架。

2. 絕對(duì)問題難度標(biāo)準(zhǔn)勝過(guò)分位數(shù)

研究發(fā)現(xiàn)，使用基于Pass@1準(zhǔn)確率的分位數(shù)來(lái)衡量問題難度并不有效。不同策略模型的推理能力差異導(dǎo)致了這一問題。因此，研究人員選擇使用基于Pass@1準(zhǔn)確率的絕對(duì)閾值來(lái)定義問題難度等級(jí)：簡(jiǎn)單、中等和困難。

3. PRM選擇與TTS策略的最佳組合

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PRM（過(guò)程獎(jiǎng)勵(lì)模型）的選擇對(duì)TTS的效果至關(guān)重要，最佳TTS策略會(huì)隨著使用的PRM而變化。PRM在不同策略模型和任務(wù)間的泛化能力是一個(gè)挑戰(zhàn)，尤其是在更復(fù)雜的任務(wù)上。研究發(fā)現(xiàn)，PRM的過(guò)程監(jiān)督能力越強(qiáng)，其在TTS中通常能帶來(lái)更好的性能。最佳TTS方法（BoN或基于搜索的方法）也取決于策略模型的大小。

4. 小模型的逆襲：1B模型超越405B

研究人員通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了小模型在計(jì)算最優(yōu)TTS策略下的巨大潛力。0.5B模型在數(shù)學(xué)任務(wù)上超越了GPT-4o；3B模型超越了405B模型；7B模型甚至勝過(guò)了o1和DeepSeek R1。這表明，小模型通過(guò)計(jì)算最優(yōu)TTS策略，可以顯著提升推理性能，甚至超越大型模型。

5. 計(jì)算最優(yōu)TTS與其他方法的比較

與CoT（思維鏈）和多數(shù)投票等方法相比，計(jì)算最優(yōu)TTS的效率更高，推理性能也得到顯著提升。然而，隨著策略模型參數(shù)數(shù)量的增加，TTS的改進(jìn)效果逐漸減小。這表明TTS的有效性與策略模型的推理能力密切相關(guān)。

6. TTS與基于長(zhǎng)CoT方法的對(duì)比

研究表明，TTS比直接在MCTS生成數(shù)據(jù)上應(yīng)用RL或SFT的方法更有效，但在更復(fù)雜的任務(wù)上效果不如從強(qiáng)大的推理模型中進(jìn)行蒸餾的方法。

7. 結(jié)論

這項(xiàng)研究證明了計(jì)算最優(yōu)TTS策略在增強(qiáng)LLM推理能力方面的巨大潛力。它為提升小模型性能，以及更有效地利用計(jì)算資源提供了新的思路，也為未來(lái)的LLM研究提供了重要的參考價(jià)值。

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。