只要不到 10 行程式碼，就能讓大模型數學能力（GSM8k）提升 20%！
幾位獨立學者提出了大模型取樣的改進方案，引起了開源社群的關注。
目前該方法已在 Mistral-7B 上取得成效，在 Llama3-70B 上的測試也正在進行。
這種方法叫做最小 p 取樣（min-p sampling），目的是平衡生成文本的連貫性和多樣性。
簡單說就是讓模型在不同場合發揮不同的特性，例如在事實問題上保持表現穩定，在寫作等場景中又能發揮創意。
目前該方法已在 Mistral-7B 上取得成效，在 Llama-70B 上的測試也即將進行。
在論文中作者提到，該方法已經獲得了開源社群的廣泛應用。
同時作者也透露，Anthropic 和谷歌等閉源模型廠商也已經或正在針對 min-p 進行測試。
消息也得到了谷歌方面的確認，從 OpenAI 跳槽到谷歌的開發者社區負責人Logan Kilpatrick已經回复說 "On it"（在做了）。
微軟 Copilot 的研究人員Abram Jackson看了後表示，這是他看到的首個有關推理過程 token 採樣的改進，未來還有很大進步空間。
值得一提的是，這項備受關注的研究，主要作者 Minh Nhat Nguyen 根本沒系統學過 CS，而是靠自學成才。
在一家名為 Apart Research 的 AI 安全研究機構幫助下，Minh 和團隊其他成員一起完成了這個專案。
動態調整抽樣閾值
min-p 是一種動態截斷抽樣方法，其核心是根據每一步 token 分佈的最大機率，來縮放最小機率閾值。
這樣做的目的，主要在於平衡生成文本的連貫性和多樣性，特別是在 temperature 較高的條件下。
具體來說，min-p 引入了一個基礎機率閾值p_base，表示進入取樣池的最低機率要求。
在每一步驟產生 token 時，min-p 會將 p_base 與目前機率分佈中最大的 token 機率 p_max 相乘，得到一個縮放後的絕對閾值p_scaled。
只有機率大於等於 p_scaled 的 token，才能夠進入採樣池。
當模型對某個token 的預測機率非常高（即p_max 很大）時，p_scaled 的值也會很高，導致採樣池大幅縮小，絕大多數低機率token 被過濾，只留下少數高把握的選擇，確保了輸出的連貫性；
而當模型對所有token 的預測機率都比較接近（p_max 較低）時，p_scaled 的值也會相應變低，放寬了對採樣池的要求，納入更多中等機率的token，給予模型更多發揮空間，產生更多樣化的內容。
在確定採樣池後，min-p 會根據 temperature 對 token 機率分佈進行縮放。
它將 token 的對數機率除以一個溫度參數 τ，並進行歸一化後，就得到了 temperature 縮放後的機率分佈。
大於 1 的 τ 值會使機率分佈更平緩，增加低機率 token 被選中的機會；
τ 小於 1 時則會使分佈更加尖銳，強化高機率 token 的優勢。
最後，min-p 從縮放後的取樣池中，依照調整後的機率分佈，隨機抽取下一個 token。
穩定性和創意，" 我全都要 "
min-p 方法的效果究竟如何呢？作者使用了Mistral-7B作為基礎模型進行了測試，我們來分場景看一下結果。
在推理任務中，作者採用了 GPQA 資料集。當 temperature 為 1 時，可以看到 min-p 比起過去的 top-p 顯現出了微小的優勢。
隨著 temperature 增加，GPQA 分數整體呈現出了下降趨勢，但可以觀察到 min-p 的下降明顯比 top-p 更慢。
直到 temperature 達到 3 時 min-p 的下降趨勢才變得明顯，此時 top-p 的得分已接近 0。
也就是說，相較於 top-p，min-p在推理任務中更保持了所需的穩定性。
同樣需要保持穩定性能的還有數學類任務，這裡作者使用了 GSM8K 資料集進行了測試。
結果 min-p 所對應的分數隨 temperature 的下降比在 GPQA 中更快，但仍緩於 top-p 方式。
第三類任務是創意寫作，這時對穩定性的要求就不是那麼高了，而是需要模型發揮更多的創意。
這項測試使用 AlpacaEval 資料集完成，實驗數據是從開源社群的獨立評估者那裡獲得的。
實驗結果顯示，在 temperature=1.5、min-p=0.1 的設定下，min-p 的表現尤其突出，可產生 top-p 方法難以產生的創意寫作內容。
在該參數下，min-p 方法得到的文本獲得了 58.12% 的人類評判優選率，遠高於其他方法在類似設定下的表現。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2407.01082
GitHub：
https://github.com/menh
GitHub：https://github.com/menhGitHub：
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以上是10 行程式碼讓大模型數學提升 20%，「野路子」研究Google也測上了，主要作者全靠自學成才的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
