846
На пальцах, местами с матом, местами с претензией на юмор, но познавательно.
Открытая реализация масштабирования времени обдумывания (inference time): от O1 к открытым моделям
Команда Hugging Face успешно воспроизвела и адаптировала для открытых моделей подход, который OpenAI впервые продемонстрировала в своей модели O1. Теперь эта техника доступна всем! 🚀
В 2024 году OpenAI первыми показалили, как увеличение времени "обдумывания" может значительно улучшить производительность модели на сложных задачах. В частности, их модель O1 демонстрировала постоянное улучшение результатов на математических задачах при увеличении вычислительного бюджета на этапе вывода.
Что удалось воспроизвести? 🔍
Команда Hugging Face адаптировала этот подход для открытых моделей и показала, что:
- Маленькая модель Llama 1B может достичь производительности Llama 8B
- Модель Llama 3B может конкурировать с Llama 70B
- Всё это возможно без доступа к закрытым моделям или огромным вычислительным ресурсам
Как это работает? 🤔
Основная идея та же, что и у OpenAI - дать модели больше времени на "размышление". Команда реализовала и сравнила три подхода:
1. Best-of-N (Базовый подход)
- Генерируем несколько решений
- Выбираем лучшее с помощью верификатора
- Простой, но эффективный метод
2. Beam Search (Продвинутый метод)
- Систематический поиск решений
- В 4 раза эффективнее Best-of-N
- Оптимален для сложных задач
3. DVTS (Новый метод от HF)
- Улучшение beam search
- Фокус на разнообразии решений
- Лучшая производительность при большом бюджете
Необходимые компоненты:
- Открытая базовая модель (например, Llama-3.2-1B-Instruct)
- Модель-верификатор (например, RLHFlow/Llama3.1-8B-PRM)
- Реализация стратегии поиска
Значение для сообщества 🌟
Эта работа особенно важна, потому что:
- Делает продвинутые техники доступными для всех
- Показывает, что маленькие открытые модели могут быть очень эффективными
- Предоставляет практическую реализацию для экспериментов
Что дальше? 🚀
Открытая реализация этих методов открывает новые возможности:
- Применение подхода к другим задачам
- Улучшение верификаторов
- Разработка новых стратегий поиска
Это отличный пример того, как открытые модели и исследования двигают область вперёд.
Блог-пост