北京
梦晨 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
倒反天罡了，新方法让DeepSeek蒸馏的Qwen数学能力反超R1满血版，7B反超671B。
除此之外，0.5B模型超过GPT-4o，1.5B的DeepSeek蒸馏Qwen超过o1-mini和o1-preview，3B的Llama超过405B的Llama……
这是上海AI Lab/清华哈工大/北邮团队最新研究成果，通讯作者为齐弼卿和周伯文：
重新思考计算最优的Test-Time Scaling（TTS）
团队认为，尽管TTS在提升语言模型推理能力上取得进展，但目前的研究还缺乏对策略模型、过程奖励模型(PRM)和问题难度等因素影响的系统分析。
因此，该研究聚焦两个核心问题：
- 跨不同策略模型、PRM和问题难度，最优的TTS方式是什么？
- TTS能在多大程度上提升语言模型在复杂任务上的表现？小模型能否超越大模型？
重新思考Test-Time Scaling
为探究这些问题，团队在MATH-500和AIME24数学推理数据集上，使用多个不同规模的策略模型和PRM，进行了全面的实验评估。
他们将推理问题建模为马尔可夫决策过程，定义了状态空间、动作空间、转移函数、奖励函数和折扣因子等元素。
对于TTS，考虑了Best-of-N、Beam Search和Diverse Verifier Tree Search（DVTS）三种方法。
实验发现，最优的TTS方法高度依赖于具体的策略模型、过程奖励模型（PRM）和问题难度。
对于小型策略模型，基于搜索的方法优于BoN，而对于大型策略模型相反。
团队认为之所以出现这种差异，是因为较大的模型具有更强的推理能力，并且不需要验证器来执行逐步选择。相比之下，较小的模型依靠验证器来选择每个步骤，确保每个中间步骤的正确性。
对于过程奖励模型，对Llama3.1-8B-Instruct使用Skywork和Qwen2.5-Math的PRM时效果拔群，在MATH-500数据集上搜索方法的性能随计算预算增加显著提升。
而使用Math-Shepherd和RLHFlow的PRMs时效果不佳甚至不如多数投票。
对于问题难度，参数少于7B的小型策略模型，BoN更适合于简单的问题，而Beam Search更适合于更难的问题。
参数在7B-32B的策略模型，DVTS在简单和中等问题上表现良好，而Beam Search对于困难问题更有效。
另外在72B参数的策略模型上，BoN是所有难度级别的最佳方法。
因此，团队提出了一个更通用的奖励感知型最优计算TTS框架，确保TTS计算能适应特定的策略模型、提示和奖励函数。
利用奖励感知型最优TTS框架，在MATH-500和AIME24上取得了如下结果：
3B的Llama3.2超越135倍大的Llama3.1-405B，与之前的TTS研究（超越23倍大的模型）相比，改善了487%。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B超过了OpenAI-o1（参数量未知）和DeepSeek-R1（671B）。
甚至0.5B和1.5B的小模型也展现出了与GPT-4o、o1-preview等专门的推理模型媲美的表现。
研究还比较了最优TTS和目前流行的基于长CoT的方法。
结果表明，TTS在MATH-500和AIME2024上优于多数长CoT方法。
然而，虽然TTS在MATH-500上的性能接近DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B，但在AIME24上却显示出显著的下降。
这说明TTS在相对简单任务上优势明显，但在更复杂的任务上则逊色于从超大规模模型蒸馏得到模型，还有提升空间。
最后，团队提出研究真正的 “从弱到强” 方法而不是当前 “从强到弱” 的策略优化监督机制的重要性。
未来的工作应侧重于开发更具适应性和通用性的监督机制，以提高小语言模型在复杂任务上的性能，并为开发有效的推理策略提供新方法。
目前的工作对数学任务上的TTS做了全面评估，但仍有一些局限性和未来方向需要探索：比如将TTS扩展到更多任务，例如代码和化学，以及探索更高效的计算最优TTS方法。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2502.06703
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