论文《s1: Simple test-time scaling》核心总结

《s1: Simple test-time scaling》论文核心总结
最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布 · 1.1k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #深度学习 #神经网络 #论文阅读

论文《s1: Simple test-time scaling》核心总结

核心方法论

  1. s1K数据集构建

    • 筛选标准：从59K初始数据集通过三阶段过滤（质量→难度→多样性）得到1,000个高价值数学/科学推理样本。
    • 关键验证：相比随机采样/仅长序列选择，三阶段过滤性能提升高达30%（AIME24任务）。
    • 示例来源：涵盖概率论PhD考题、量化面试难题（如PuzzledQuant）、奥赛题等多领域问题。

  2. 预算强制（Budget Forcing）

    • 动态调整：
      • 终止生成：若模型提前生成结束符，强制追加"Wait"触发重新思考（图3示例显示可修正错误）。
      • 延长窗口：通过允许扩展生成思考路径，平均提升AIME24准确率7%（50%→57%）。
    • 控制指标：相比条件长度控制（如Token/Step-Level），预算强制达到100%可控性，且保留正向扩展斜率。
验证结果
  • 模型性能：
    • s1-32B（32B参数）：超越o1-preview（提升27% MATH得分）、媲美DeepSeek r1（需800K样本
最低0.47元/天 解锁文章
李飞飞（FeiFei Li）最新论文：s1 开源推理大模型：简单的测试时间缩放 s1: Simple test-time scaling
AI天才研究院
02-06 2109
本文提出了一种基于测试时间调整的语言模型优化方法，通过额外的计算资源在测试阶段提高模型性能。作者首先构建了一个名为s1K的数据集，包含1000个经过精心挑选的问题及其对应的推理路径，这些样本依据难度、多样性和质量三个标准进行筛选和标注。接着，引入了预算强制（BF）技术，这是一种简单的测试时间调整策略，通过限制或增加思考步数来迫使模型重新考虑其答案，从而提升解决复杂问题的能力。实验结果显示，使用这种方法对 Qwen2.5-32B-Instruct 模型进行微调后，能够显著提高在数学竞赛等推理密集型任务。
s1: Simple test-time scaling
c_cpp_csharp的专栏
02-28 232
测试时间缩放是一种有前景的语言建模新方法，它使用额外的测试时间计算来提高性能。最近，OpenAI的o1模型显示了这种能力，但没有公开分享其方法，导致了许多复制工作。我们寻求最简单的方法来实现测试时间扩展和强大的推理性能。首先，我们根据我们通过消融验证的三个标准（难度、多样性和质量），策划了一个包含1000个问题和推理痕迹的小型数据集s1K。其次，我们开发了预算强制来控制测试时间计算，方法是强制终止模型的思维过程，或者在模型试图结束时多次向模型的生成添加“等待”来延长它。
李飞飞S1模型挑战DeepSeek（论文解读）
人工智能讲师分享前沿技术
02-07 1800
论文《s1: Simple test-time scaling》提出了一种简单而有效的测试时扩展方法，用于提升大模型在复杂推理任务中的表现。该方法的核心在于通过少量数据和简单的测试时干预技术，实现模型性能的显著提升。图1展示了 s1-32B 模型在测试时扩展计算量时的性能变化。图中横轴为测试时使用的思考标记（tokens）数量，纵轴为准确率（Accuracy）。图中可以看到，随着测试时计算量的增加，s1-32B 的性能逐渐提升，特别是在 AIME24 数据集上，从 50% 提升到 57%。
s1：李飞飞团队新作，仅使用1000条数据训练，达到o1水平！
sherlockMa的博客
02-07 1904
本文提出了一种名为“简单测试时扩展”（Simple Test-time Scaling）的方法，旨在通过在测试阶段增加计算资源来提升语言模型的推理性能。该方法的核心是通过少量数据的监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和一种称为“预算强制”（Budget Forcing）的技术来控制模型在推理过程中的思考时间，从而实现性能的显著提升。研究团队通过精心策划的数据集s1K，仅包含1000个经过严格筛选的问题及其推理路径，来训练他们的模型s1-32B。
1B小模型完胜405B巨无霸！上海AILab新突破
soaring_casia的专栏
02-23 1237
小模型靠「过程监督」逆袭大模型性能边界
aisp数据集
OrigamiSun的博客
10-28 380
链接：https://pan.baidu.com/s/1L6JmGUWtLKsQLO8V8x4i_w?通过百度网盘分享的文件：IMX766.rar。复制这段内容打开「百度网盘APP 即可获取」
LLMs之s1：《s1: Simple test-time scaling》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-06 2370
​ LLMs之s1：《s1: Simple test-time scaling》翻译与解读 目录 《s1: Simple test-time scaling》翻译与解读 Abstract 1、Introduction 6 Discussion and related work 《s1: Simple test-time scaling》翻译与解读 地址 论文地址：[2501.19393] s1: Simple test-time sca
原文下载：s1: Simple test-time scaling
02-07
原文下载：s1: Simple test-time scaling 是一篇关于测试时扩展计算能力来提升模型性能的研究文章。文章中提到了一个名为 OpenAI 的模型，该模型展示了利用额外的测试时计算来提升性能的能力，但未公开分享其方法，...
s1:Simple tets-time scaling略微解析
万物琴弦存于你的泡沫之中，光锥之外
02-07 1926
它展示了如何仅用1,000个样本和预算强制（budget forcing）技术，就能让模型在推理任务上达到与大型闭源模型相当的性能。的主要作用是通过增加推理的次数，让模型有更多机会进行深入思考，生成更完整、更准确的答案。这种机制并不是直接延长每次推理的时间，而是通过多次调用模型来实现的。通过这些步骤和核心思想，论文证明了小模型在高效微调下可以匹敌顶级闭源模型，为轻量化高精度推理模型提供了新的范式。通过合理设置这些参数，可以优化模型的生成行为，使其更适合特定的任务需求。的设置会影响模型的行为。
李飞飞团队 S1 与 DeepSeek R1 技术对比
2401_82505179的博客
02-09 990
李飞飞团队的 S1 模型和 DeepSeek R1 模型各有优势。S1 模型以其低成本和高效性在 AI 推理领域引起了广泛关注，它通过监督微调和知识蒸馏技术，在较小的数据集上实现了与顶尖模型相当的性能。而 DeepSeek R1 模型则以其强大的推理能力和优异的性能表现著称，它通过强化学习和长链推理技术，在多个基准测试中取得了优异的成绩。未来，随着 AI 技术的不断发展，这两款模型有望在更多领域得到应用和推广。
S1_数据库
Rahab_的博客
03-14 601
一.创建登录名1.新建登录名2.设置账号和密码 /*数据库 mdl数据库文件 ldf日志文件 * C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10_50.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA * varchar(50)数据库的字符串 */} 约束 len(phone)=(11)  限制电话须11位eamil'%@%'  邮箱必须要@sex=‘男’ ...
(数据库存储应用)S1数据库入门
Python1One的博客
02-28 1328
课程mysql、hive、hbase，两种组件工具flume sqoop， mysql：关系型数据库 hive、hbase：分布式数据库 flume：日志收集 sqoop：将 hive、hbase中数据导入mysql或将mysql数据导入 hive、hbase ...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
最新发布
ouliten的博客
12-02 497
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1859
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
uncle_ll的博客
11-29 1420
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1625
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
【LLM】DeepSeekMath-V2模型
发现问题，并解决问题，批判性思维
11-29 1365
研究问题：这篇文章要解决的问题是如何在大型语言模型（LLMs）中进行自我验证的数学推理。具体来说，现有的基于最终答案奖励的强化学习方法在数学推理中存在根本局限性，因为正确答案并不能保证推理的正确性，特别是在定理证明任务中。 研究难点：该问题的研究难点包括：如何在不依赖最终答案的情况下验证推理的正确性；如何在生成和验证之间建立有效的迭代改进循环；如何在没有已知解决方案的开放问题上扩展测试时计算。 相关工作：该问题的研究相关工作有：OpenAI的推理模型在定量推理竞赛中取得了显著进展；DeepMind的Deep
【人工智能】【深度学习】 ② GAN核心算法介绍：生成器与判别器的博弈艺术
xiezhiyi007的专栏
11-27 1010
本文为【人工智能】【深度学习】系列第②篇，深入浅出讲解生成对抗网络（GAN）的核心原理。从“造假者 vs 警察”的大白话比喻出发，逐步推导极小极大博弈公式，详解生成器与判别器的对抗机制，并对比 CNN、RNN 的本质差异。附带完整 PyTorch 代码实现（逐行注释），涵盖 DCGAN 架构、训练流程与工程技巧，适合零基础读者入门生成式 AI。结尾预告下一期 Transformer 主题，延续系统化学习路线。
YOLOv8训练过程日志-深度解析
搏博的专栏
11-28 1043
特别值得注意的是不同类别的性能差异：phone类别的召回率达到0.462，明显高于car类别的0.286，这可能源于两个类别在训练数据中的分布差异、目标特征的明显程度等因素。值得注意的是，损失函数的下降过程并非单调的，而是存在一定的波动，这是梯度下降优化的正常现象。值得注意的是，虽然训练提前停止，但模型已经学习到了有意义的特征表示，这为后续的微调或迁移学习奠定了基础。的训练中，这些指标虽然数值较低，但这在小型数据集和有限训练时间的条件下是正常的，重要的是观察这些指标在训练过程中的变化趋势。
Expanding Performance Boundaries of Open-Source Multimodal Models with Model, Data, and Test-Time Scaling
12-29
### 如何通过多种方式提升开源多模态模型的性能边界 #### 模型扩展 为了增强开源多模态模型的能力，可以通过增加模型参数量或采用更复杂的网络结构来实现。具体来说： - **扩大模型规模**：增大神经网络层数、宽度以及连接数可以显著提高模型表达能力和泛化能力[^1]。 - **混合专家机制（MoE, Mixture of Experts）**：引入稀疏激活模块，在不大幅增加计算成本的情况下有效提升了模型容量和灵活性[^2]。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification def expand_model(model_name='bert-base-uncased'): model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) # 增加额外层或其他改进措施 additional_layers = nn.Sequential( nn.Linear(768, 1024), nn.ReLU(), nn.Dropout(p=0.1), nn.Linear(1024, num_labels) ) combined_model = torch.nn.Sequential(model, additional_layers) return combined_model ``` #### 数据扩展 高质量的数据集对于训练高性能的多模态模型至关重要。以下是几种有效的数据扩展方法： - **多样化数据源集成**：融合来自不同领域、风格各异的数据资源能够使模型获得更加全面的理解力[^3]。 - **合成样本生成**：利用GANs或者其他生成对抗网络创造新的图像-文本配对实例，从而扩充原始语料库。 - **弱监督/自监督学习**：当标注信息稀缺时，可以从海量未标记数据中挖掘有用特征并用于辅助训练过程。 ```bash # 使用Data Augmentation工具包进行图片变换操作 !pip install imgaug albumentations import imgaug.augmenters as iaa seq = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), # 随机水平翻转 iaa.Crop(percent=(0, 0.1)), # 裁剪掉一定比例边缘区域 ]) images_augmented = seq(images=batch_images) ``` #### 测试时间扩展 在推理阶段采取特定策略同样有助于改善最终预测效果： - **集成学习**：组合多个独立训练得到的基础估计器来进行投票表决或平均输出，以此减少单一模型可能存在的偏差。 - **动态推理路径选择**：根据不同输入特性调整内部处理流程，比如跳过不必要的中间层运算以加速响应速度而不损失精度。 - **贝叶斯优化超参调优**：针对目标函数设计合理的先验分布并通过迭代搜索找到最优配置方案，进而优化整体表现。 ```python class EnsemblePredictor: def __init__(self, models_list): self.models = models_list def predict(self, input_data): predictions = [] for model in self.models: pred = model.predict(input_data) predictions.append(pred) final_prediction = np.mean(predictions, axis=0) # 或者其他聚合逻辑 return final_prediction ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值