近年来，大型语言模型（LLM）的性能提升备受关注。本文介绍了一项令人振奋的研究，该研究通过巧妙地运用搜索策略，显著提升了小型LLM的性能，甚至使其在某些任务上与大型模型不相上下。这项研究挑战了传统的“更大模型更好”的观念，为LLM的未来发展提供了新的思路和方向，也为资源有限的研究者和开发者提供了更多可能性。它揭示了搜索策略在提高模型推理能力方面的巨大潜力，并引发了对计算资源与模型参数之间关系的深入思考。
最近，一项新研究令人振奋，证明了大型语言模型（LLM）可以通过搜索功能来显著提升性能。特别是，参数量仅8亿的 Llama3.1模型经过100次搜索，竟然在 Python 代码生成的任务上与 GPT-4o 不相上下。
这个想法似乎让人联想到强化学习的先驱 Rich Sutton 在2019年的经典博文《The Bitter Lesson》。他提到，随着计算能力的提升，我们需要认识到通用方法的威力。尤其是 “搜索” 和 “学习” 这两种方法，似乎是可以持续扩展的绝佳选择。
虽然 Sutton 强调了学习的重要性，即更大的模型通常能学习到更多的知识，但我们常常忽视了搜索在推理过程中的潜力。最近，斯坦福、牛津和 DeepMind 的研究者们发现，增加推理阶段重复采样次数，可以显著提高模型在数学、推理和代码生成等领域的表现。
在受到这些研究的启发后，两位工程师决定进行实验。他们发现，使用100个小型的 Llama 模型进行搜索，可以在 Python 编程任务中超越甚至追平 GPT-4o。他们用生动的比喻形容道:“以前要一只大马才能实现某种能力，现在只需100只小鸭子就能完成同样的事情。”
为了实现更高的性能，他们利用 vLLM 库进行批量推理，并在10个 A100-40GB GPU 上运行，输出速度达到了惊人的40k tokens / 秒。作者选择了 HumanEval 这个基准测试，因为它能通过运行测试评估生成的代码，更加客观和准确。
根据报告，在零样本推理中，GPT-4o 的 pass@1成绩为90.2%。而通过上述方法，Llama3.18B 的 pass@k 分数也显著提升。重复采样数为100时，Llama 的成绩达到了90.5%;当重复采样数增加到1000时，成绩则进一步提升至95.1%，明显优于 GPT-4o。
值得一提的是，这个实验虽然不是对原研究的严格复现，但强调了使用搜索方法增强推理阶段时，较小模型也能在可预见的范围内超越大型模型的可能性。
搜索之所以强大，是因为它能够随着计算量的增加而 “透明” 地扩展，并将资源从内存转移到计算，从而实现资源的平衡。最近，DeepMind 在数学领域取得了重要进展，证明了搜索的力量。
不过，搜索的成功首先需要对结果进行高质量的评估。DeepMind 的模型通过将自然语言表述的数学问题转换为形式化表述，实现了有效监督。而在其他领域，像 “总结电子邮件” 这样的开放式 NLP 任务，进行有效搜索的难度则大得多。
这项研究表明，生成模型在特定领域的性能提升，与其评估和搜索能力切相关，未来的研究可以探索如何通过可重复的数字环境来提高这些能力。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2407.21787
总而言之，这项研究为大型语言模型的性能提升提供了新的视角，通过搜索策略而非单纯追求更大的模型参数，可以达到意想不到的效果。 未来，如何有效地结合学习和搜索策略，将是LLM发展的重要方向。 这项研究的论文链接也已提供，感兴趣的读者可以进一步深入了解。