小模型长考逆袭，3B力克70B！

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标题：小模型“长思考”逆袭！Hugging Face开源技术，揭秘3B模型如何击败70B大模型

引言：

在人工智能领域，大模型似乎一直是“大力出奇迹”的代名词。然而，最近一项突破性的研究正在颠覆这一认知。Hugging Face，这个开源AI社区的领头羊，成功逆向工程并开源了一项关键技术，该技术使得小型语言模型（LLM）在经过“长思考”后，其性能竟能超越规模庞大的模型。这不仅是对传统模型训练范式的挑战，更预示着AI发展的新方向——“测试时计算扩展”的崛起。

正文：

小模型，大潜力：测试时计算扩展的兴起

长期以来，大语言模型的发展主要依赖于训练时计算的扩展，即通过增加模型参数和训练数据来提升性能。然而，这种模式的代价是巨大的，预训练所需的资源和成本都呈指数级增长。面对日益高昂的训练成本，业界开始将目光转向另一种互补方法：测试时计算扩展。

测试时计算扩展的核心理念是，不依赖于庞大的预训练预算，而是通过动态推理策略，让模型在遇到难题时“思考更长时间”。这种方法允许模型根据问题的难度自适应地分配计算资源，从而在有限的资源下达到更好的性能。OpenAI的o1模型就是一个典型的例子，它在困难数学问题上的表现随着测试时计算量的增加而持续提升。

Hugging Face的逆向工程：揭秘o1背后的技术

尽管o1模型的具体训练细节尚未公开，但DeepMind的研究表明，可以通过迭代自我改进或使用奖励模型在解决方案空间上进行搜索等策略来实现测试时计算的最佳扩展。Hugging Face团队在过去几个月里深入研究，成功逆向工程并复现了这些结果。

Hugging Face的开源技术主要包括以下几个关键部分：

1. 计算最优扩展（Compute-Optimal Scaling）：通过实现DeepMind的技巧，提升了测试时开放模型的数学能力。这允许模型在推理过程中根据需要分配更多计算资源，从而提高解决复杂问题的能力。
2. 多样性验证器树搜索（DVTS）：这是一种为验证器引导树搜索技术开发的扩展，通过将初始集束拆分为独立的子树，并使用过程奖励模型（PRM）贪婪地扩展这些子树，提高了解决方案的多样性和整体性能。
3. 搜索和学习工具包：Hugging Face还开源了一个轻量级工具包，用于使用LLM实现搜索策略，并使用vLLM实现速度提升。这使得研究人员和开发者可以更方便地探索和应用测试时计算扩展技术。

实验结果：3B模型击败70B模型

为了验证这些技术的有效性，Hugging Face进行了一系列实验。结果显示，在具有挑战性的MATH-500基准上，经过“长思考”的1B和3B Llama Instruct模型，其性能竟然超越了8B和70B的大型模型。这一结果令人震惊，也充分证明了测试时计算扩展的巨大潜力。

Hugging Face联合创始人兼CEO Clem Delangue表示，这一突破性技术的开源，标志着AI领域一个新时代的到来。通过给模型更长的“思考时间”，即使是小型模型也能展现出惊人的能力。

测试时计算扩展的策略：

Hugging Face的研究表明，测试时计算扩展主要有两种策略：

1. 自我改进：模型通过在后续迭代中识别和纠错来迭代改进自己的输出。这种策略虽然在某些任务上有效，但通常要求模型具有内置的自我改进机制，限制了其适用性。
2. 针对验证器进行搜索：这种方法侧重于生成多个候选答案，并使用验证器选择最佳答案。Hugging Face主要关注基于搜索的方法，包括：
   • Best-of-N：为每个问题生成多个响应，并使用奖励模型为每个候选答案分配分数，然后选择奖励最高的答案。
   • 集束搜索：一种探索解决方案空间的系统搜索方法，通常与过程奖励模型（PRM）结合使用，以优化问题解决中间步骤的采样和评估。
   • 多样性验证器树搜索（DVTS）：Hugging Face开发的集束搜索扩展，提高了解决方案的多样性和整体性能。

实验设置：

实验中使用meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct作为主要模型，用于扩展测试时计算。为了指导搜索策略，使用了RLHFlow/Llama3.1-8B-PRM-Deepseek-Data，这是一个经过过程监督训练的80亿奖励模型。

结论：

Hugging Face的这项研究不仅揭示了测试时计算扩展的巨大潜力，也为AI领域的发展指明了新的方向。通过巧妙地利用计算资源，即使是小型模型也能在特定任务上超越大型模型。这一突破性的技术开源，无疑将加速相关领域的研究和应用，为人工智能的未来发展注入新的活力。

参考文献：

• DeepMind 论文：https://arxiv.org/pdf/2408.03314
• Hugging Face 博文：[原始博文链接，请自行替换]

（注：此处需要替换成Hugging Face的原始博文链接）

后记：

这篇报道力求在专业性和可读性之间找到平衡，既深入分析了技术细节，又以通俗易懂的语言向读者传递了关键信息。希望这篇报道能够激发读者对人工智能新方向的思考，并促进相关领域的发展。

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