开源项目教程：Search and Learn

开源项目教程：Search and Learn

search-and-learn Recipes to scale inference-time compute of open models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search-and-learn

1. 项目介绍

Search and Learn 是一个开源项目，旨在通过增加推理时间的计算能力来提升开放模型解决复杂问题的能力。该项目由 HuggingFace 团队开发，提供了多种搜索算法的食谱（recipes），以便在推理时动态地增加计算资源，使模型能够在更难的问题上“思考”得更久。

项目灵感来自于 Rich Sutton 的“苦涩教训”，强调了通用方法在计算资源大幅增加时依然能够扩展其能力的重要性。Search and Learn 通过为开放模型提供一系列推理时间计算的食谱，帮助模型在给定足够“思考时间”的情况下解决复杂问题。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装了 Python 虚拟环境以及必要的依赖项。

安装 Python 虚拟环境

conda create -n sal python=3.11
conda activate sal

安装依赖项

pip install -e '.[dev]'

登录 Hugging Face

huggingface-cli login

安装 Git LFS

sudo apt-get install git-lfs

克隆项目

git clone https://github.com/huggingface/search-and-learn.git
cd search-and-learn

配置环境

make style

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用 Search and Learn 的一些应用案例和最佳实践：

应用案例

• 数学问题解决：使用 Search and Learn 中的搜索算法，模型能够逐步解决问题，并在每一步给出评分。
• 代码生成：模型可以在编写代码时使用推理时间计算，以生成更准确和复杂的代码。

最佳实践

• 选择合适的搜索算法：根据问题的性质选择最佳搜索算法，如 Best-of-N、beam search 或 Diverse Verifier Tree Search。
• 调整推理时间：根据问题的难度和模型的能力，合理调整推理时间，以获得最佳结果。

4. 典型生态项目

Search and Learn 是 HuggingFace 生态中的一个重要项目，以下是与该项目相关的典型生态项目：

• HuggingFace Transformers：提供了一系列用于自然语言处理的预训练模型。
• HuggingFace Hub：一个用于共享和发现模型的平台，可以轻松地部署和测试 Search and Learn 的食谱。

通过结合这些项目，开发者可以构建出更加强大和灵活的机器学习应用。

search-and-learn Recipes to scale inference-time compute of open models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/search-and-learn