PTS：发现关键决策的利器

PTS：发现关键决策的利器

pts Pivotal Token Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pts6/pts

项目介绍

PTS（Pivotal Token Search）是一个强大的工具，旨在从大规模语言模型的生成内容中发现关键性标记（pivotal tokens），并利用这些标记创建DPO数据集和导向矢量。PTS 通过识别那些显著增加或减少生成成功概率的标记，帮助研究人员和开发者深入理解模型的决策过程，从而优化模型性能。

项目技术分析

PTS 的核心是基于一个名为“Phi-4 Technical Report”的技术报告，其中详细描述了如何识别在语言模型生成过程中对任务成功概率有重大影响的标记。这些标记被称为“关键标记”，它们是模型决策过程中的转折点，其选择可以极大地改变解决方案的路径。

技术亮点包括：

• 自动识别显著影响生成成功概率的标记。
• 为微调生成DPO（Direct Preference Optimization）对。
• 创建用于推理过程中激活的导向矢量。

PTS 的安装简单，通过 Git 克隆仓库后，使用 pip 进行安装即可。

项目技术应用场景

PTS 的应用场景广泛，尤其在自然语言处理领域。以下是一些主要的应用场景：

1. 模型微调：通过PTS生成的DPO数据集对语言模型进行微调，可以使模型在特定任务上表现更加出色。
2. 推理优化：利用PTS创建的导向矢量，可以引导模型在推理过程中遵循成功的推理路径。
3. 数据集优化：PTS 通过分离导致成功或失败的具体标记选择，帮助创建更高质量的数据集。

项目特点

PTS 的以下特点使其成为一个不可或缺的工具：

• 多数据集支持：PTS 支持多种数据集格式，包括GSM8k、MATH以及自定义数据集。
• 链式推理处理：PTS 能够处理带有 <think></think> 标签的链式推理输出。
• 答案提取：PTS 能从常见格式，如 GSM8k 的 #### 模式和 LaTeX 的 \boxed{} 表示法中提取答案。

快速入门

PTS 提供了一系列的命令行工具，以简化从发现关键标记到数据集创建的流程。以下是一个快速入门示例：

# 发现关键标记并保存到文件
pts run --model="Qwen/Qwen3-0.6B" --dataset="codelion/optillmbench" --output-path="pivotal_tokens.jsonl"

# 将关键标记转换为 DPO 数据集
pts export --input-path="pivotal_tokens.jsonl" --format="dpo" --output-path="dpo_dataset.jsonl" --model="Qwen/Qwen3-0.6B" --find-rejected-tokens

# 将关键标记转换为导向矢量
pts export --input-path="pivotal_tokens.jsonl" --format="steering" --output-path="steering_vectors.jsonl" --model="Qwen/Qwen3-0.6B"

PTS 不仅仅是一个工具，它代表了在自然语言处理领域深入理解和优化模型决策过程的新方法。通过PTS，研究人员和开发者可以更精确地控制模型的行为，提高其在各种复杂任务中的性能。

无论是为了微调模型，还是为了优化推理过程，PTS 都提供了一个强有力的工具，帮助用户在语言模型领域取得突破。通过其简单易用的接口和强大的功能，PTS 一定会在自然语言处理社区中引起广泛的关注和使用。

pts Pivotal Token Search 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pts6/pts