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日期: 2025-06-12 | 来源: 腾讯科技 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
在评分标准中，我们特别注意到，为了结果的客观性，有些测试让 AI 在同一道题上连做数次，再取平均分。
这种做法仅仅可以说是相对科学。“多做几遍再平均”可以降低随机波动、在数值题上确实有用，但它帮不了模型纠正概念性错误。
大模型生成文字（更准确地说是“token”）的过程本质上是一次受概率分布控制的采样：在生成每个 token 时，模型会对词（或子词）表中的所有候选赋予一个概率。当推理温度 temperature 高于 0 时，模型不会总是选择概率最高的那个候选，而是按概率进行随机采样。
已有实验证明这一现象：在 GSM8K 等小学数学数据集上，让同一大语言模型（例如 PaLM 540B）以相同提示重复回答同一题目 10 次，单次回答的正确率可在约50 %– 75 % 之间波动；若对这 10 条推理链进行多数投票（“自一致”策略），整体正确率可稳定提升至 75 % 以上。
图：AI 模型在 GSM8K 算术推理基准上的“自一致”实验——随着对同一题目采样的推理路径数量从 3 增加到 30，模型（Cohere Command）的平均正确率稳定上升，而单一路径的贪婪解码（蓝线）几乎不变，清晰地展示了重复测试下的性能波动与收敛趋势。
这种输出的不确定性并非缺陷，而是生成式模型的技术特性，所以在评价这类具随机性的系统时，应采用多次采样、自一致投票或置信区间等方法，才能获得更可靠、可复现的性能指标。
在不同的预设环境下，用不同的评测方式，加上大模型自身的技术特征，很多人并没有进行多次答题采样，最终的结果是“大模型考生”进考场N次，但是还是决定不了究竟谁能上“清北”。- 新闻来源于其它媒体，内容不代表本站立场！
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