通俗理解Test time Scaling Law、RL Scaling Law和预训练Scaling Law

Author: wqw547243068

_posts/2025-10-25-test-time-scaling.md

@@ -4,7 +4,7 @@ title:   测试时计算 Test Time Scaling
 date:   2025-10-25 18:37:00
 categories: 大模型
 tags: openai  r1  cot 测试时
-excerpt: 大模型专题：测试时计算 Test Time Scaling
+excerpt: 大模型专题：测试时计算 Test Time Scaling 规模法则
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 # 测试时计算
 
 
+【2025-2-23】[通俗理解Test time Scaling Law、RL Scaling Law和预训练Scaling Law](https://blog.csdn.net/acelit/article/details/145803399)
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+## Scaling Law
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+三者核心区别
+- 预训练：决定模型的“知识天花板”（基础能力）。
+- RL阶段：决定模型的“价值观和细节”（对齐人类偏好）。
+- Test Time：决定模型的“临场发挥”（如何榨干它的潜力）。
+
+- 预训练 Scaling Law（打地基阶段）, 通过堆资源（算力、数据、模型参数）让AI更聪明。核心因素：模型参数、数据量、计算资源
+- RL Scaling Law（装修阶段）, 基础模型上加入人类反馈训练，让AI更懂人类需求。表现依赖于模型大小、训练步数、反馈质量
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+Scaling Law排序
+- 性价比排序：Test Time > RL > Pretrain
+- 天花板排序：预训练 > RL > Test Time
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+| 维度|排序（高→低）|核心原因 |
+| ---|---| --- |
+| 性价比| Test Time > RL > 预训练 | 预训练边际成本高，Test Time和RL在现有模型上优化更高效。|
+| 天花板 | 预训练 > RL > TestTime | 基座模型决定全局上限，Test Time仅局部优化。|
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+三个阶段 Scaling Law 详细比较
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+|类别|作用|解释|比喻|核心因素|规律|特点|示例|
+|---|---|---|---|---|---|---|---|
+|Pretrain|打地基| 堆资源（算力、数据、模型参数）让AI变得更聪明 | 建房子时，地基越大、材料越多、施工时间越长，房子就能盖得越高越稳 | 模型参数（房子的“大小”）：神经元越多，模型越“聪明”。<br>数据量（砖头的“数量”）：喂给模型的文本越多，它学到的知识越广。<br>计算资源（施工的“时间和人力”）：GPU越多、训练时间越长，模型训练得越充分。|三者需要按比例增加。比如参数翻倍，数据量和计算资源也要翻倍，否则模型表现会“卡住”|模型越大、数据越多、训练时间越长→效果越好（类似"书读百遍其义自见"）<br>成本极高：训练GPT-4要烧几十亿美金<br>遇到瓶颈：现在数据快用完了（相当于人类把全世界的书都读完了）|写诗机器人：只用100首诗训练一个小模型，它可能只会瞎编；但用10万首诗训练一个超大模型，它就能写出李白风格的诗。|
+|RL|装修|基础模型上加入人类反馈训练，让AI更懂人类需求|装修房子时，请越厉害的设计师、花越多时间调整细节，房子会越精致，但到后期提升会变慢|模型大小（设计师的水平）：模型本身越强，学到的策略越好。<br>训练步数（装修的时间）：训练越久，模型越能优化细节。<br>反馈质量（业主的要求）：人类反馈或奖励模型越精准，模型行为越符合预期|初期进步快，后期边际效益递减（比如从60分提到80分容易，但从95分提到96分很难）。|用少量高质量数据就能大幅提升逻辑推理能力<br>成本降低：可能只需要预训练1%的费用 <br>专攻"高难度考试"：数学、编程等需要复杂思考的领域|聊天机器人：初期不说脏话，后期要幽默又不冒犯人，需要花更多时间微调。|
+|Test time|使用|模型使用时动态调配计算资源提升效果|考试时，你花越多时间检查、用越复杂的验算方法，成绩可能越好，但效率会变低|计算量（答题时间）：比如生成答案时尝试多次（如采样多次取最优结果）。<br>技巧调整（答题策略）：比如调整输出的“随机性”（温度参数）或增加搜索范围（Beam Search）|增加计算能提升效果，但成本会飙升，且存在上限（比如从90分提到95分可能需要10倍计算量）|创新点：<br>不改变模型本身，运行时增加思考时间或调用工具<br>性价比超高：效果提升成本是预训练的千分之一<br>支持"开卷考试"：遇到难题自动联网搜索资料|GPT写小说，生成10个版本挑最好的（消耗更多算力），质量会比直接生成一个版本更高|
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 ## 测试时扩展 TTS