PyTorch實現：用抽樣提升AI推理能力！

用抽樣方法提升大型語言模型推理能力：Harvard最新PyTorch實作開源

近日，Harvard大學的研究團隊推出了一個名為「Reasoning with Sampling」的開源項目，展示了如何透過抽樣（sampling）技術，提升大型語言模型（LLM）在推理任務上的表現。此項目提供了完整的PyTorch程式碼，方便研究者和開發者實驗和應用。

項目簡介與架構

這個開源庫包含了論文「Reasoning with Sampling: Your Base Model is Smarter Than You Think」的官方實作，作者包括Aayush Karan和Yilun Du。該論文指出，現有基礎模型的推理能力其實比我們想像中更強，透過多次抽樣生成答案，並對這些答案進行篩選和評估，可以顯著提升模型的推理準確率。

環境設置

用戶只需執行以下指令便可快速搭建運行環境：

“`shell
git clone https://github.com/aakaran/reasoning-with-sampling.git
cd reasoning-with-sampling
conda env create -f environment.yml
conda activate psamp
“`

這樣便能在本地電腦或伺服器上運行相關實驗。

抽樣實驗與應用範例

資料夾「llm_experiments」裡包含了針對多個推理任務的抽樣腳本，包括：

– MATH500數學推理任務（`power_samp_math.py`）
– HumanEval程式碼生成評測（`power_samp_he.py`）
– GPQA Diamond問答評測（`power_samp_gpqa.py`）
– AlpacaEval 2.0評測（`power_samp_alpaca.py`）

用戶可以透過Slurm等排程系統批量運行抽樣實驗，例如：

“`shell
sbatch llm_experiments/scripts/power_samp_math.sh
“`

系統會輸出多份CSV檔案，記錄不同抽樣種子和分片的模型回答、正確答案和原始提示，方便後續分析。

評估方法與指標

針對單次推理結果，用戶可以透過以下指令對答案進行評分：

“`shell
python llm_experiments/eval_math.py –folder=results/qwen_math/MATH
“`

類似的評分腳本也適用於GPQA和HumanEval，只是HumanEval需要額外指定輸出檔名。

此外，項目還提供了Pass@k的性能評估，衡量模型在多次抽樣中至少有k次成功的概率，使用方法如下：

“`shell
python llm_experiments/passk_math.py –folder=results/qwen_math/MATH
“`

評估結果將以圖表形式展示，直觀反映抽樣推理的效果。

技術與研究啟示

這個項目突顯了大型語言模型內在的潛力——即使未經專門微調，通過合理的抽樣和後處理策略，也能顯著強化推理能力。這對於現階段依賴巨量計算資源和數據訓練的LLM來說，是一種低成本且高效的優化途徑。

同時，開源完整的程式碼和實驗流程，為學術界和產業界提供了一個可複製、可擴展的基礎，促進更多創新型推理方法的探索與落地。

評論與展望

「Reasoning with Sampling」的研究和實作，提醒我們不要僅僅將大型語言模型視為靜態的預訓練產物，而是要善用抽樣、多樣化輸出和後續選擇策略，從而激發其潛藏的智能。這種方法不但能減少對模型結構的改動，也降低了微調的門檻，對資源有限的團隊尤其有利。

未來，這類基於多樣化抽樣的推理技術，可能會成為提升AI解題、決策和創造力的重要工具。結合更智能的答案評估機制和強化學習策略，LLM的應用範圍將進一步擴大，從而推動人工智能向更高階的思考能力邁進。

總括而言，Harvard團隊這個開源項目不僅技術先進，且實用性強，值得香港及全球AI研究者密切關注與深入研究。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。