self_consistency_sample函数需确保每次采样完全独立：每次调用前重置torch和numpy随机种子，设num_beams=1、use_cache=false，统一tokenizer.decode参数并做标准化清洗，避免缓存复用与格式不一致。
self_consistency_sample 函数怎么写才不重复采样
自洽性采样不是简单跑多遍 model.generate 再投票，关键在于让每次推理路径真正独立——模型内部的随机性必须被显式控制，否则看似 5 次调用，实际可能因缓存、beam search 复用或 RNG 状态复位不当，导致输出高度相似甚至完全一致。
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- 每次调用前重置生成器的随机种子：用
torch.manual_seed(seed)+np.random.seed(seed)（若用 numpy 做后处理） - 禁用 beam search：设
num_beams=1，否则不同采样轮次可能共享 beam 状态 - 显式关闭缓存复用：传参
use_cache=False（尤其对 LLaMA / Mistral 类模型有效） - 避免在同一个
model.eval()实例上连续调用；如需高性能，用torch.inference_mode()替代torch.no_grad()，它更彻底地禁用梯度与缓存追踪
为什么 temperature=0.7 不等于“有随机性”
temperature 控制 softmax 分布的平滑程度，但它的效果严重依赖 logits 的原始 scale。比如 LLaMA-3 的 logits 均值偏高、方差小，temperature=0.7 可能仍导致 top-1 token 占据 95%+ 概率；而某些微调模型 logits 已被缩放过，同样值却产生过度发散输出。
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- 先用
model(..., output_logits=True)抽几条样本看 logits 分布（max-min 差值、std），再反推合适 temperature 范围 - 对同一 prompt，固定 seed 下测试
temperature在 [0.4, 1.2] 区间内输出多样性变化，选能稳定产出 ≥3 种合理答案的最小值 - 避免和
top_p混用：二者叠加会非线性压缩采样空间，容易意外收敛到少数模式
投票聚合时 model.generate 输出格式不统一怎么办
不同轮次的 generate 可能因 EOS token 截断位置、padding 策略、tokenizer.decode 是否跳过特殊 token 而返回长度/内容不一致的字符串，直接字符串匹配投票会失效。
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- 统一 decode 方式：始终用
tokenizer.decode(output_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=True) - 做标准化清洗：正则替换掉换行符、多余空格、中文全角标点 → 半角（
re.sub(r'[\s\u3000]+', ' ', s).strip()） - 优先比对结构化子结果：如果任务是选 A/B/C，就只提取末尾字母或括号内单字符，别比整句
- 警惕“伪一致”：5 次输出里 4 条是 “Answer: A”，1 条是 “The answer is A.” —— 实质一致，但字符串不等；需设计语义等价判断，而非精确匹配
self-consistency 在 batch inference 中容易崩内存
一次跑 K 次采样 ≠ 用 batch_size=K 调用一次 generate。后者会让模型对同一 prompt 做 K 份并行计算，KV cache 复用少、显存暴涨；前者才是真正的“独立采样”，但顺序执行又慢。
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- 用
torch.compile(model)加速单次生成（PyTorch 2.2+），比 naive batch 更省显存且更快 - 限制最大新 token 数：
max_new_tokens设为任务所需最小值（如选择题填空设 10，非 256） - 对长 context 场景，用
sliding_window或flash_attn后端（需模型支持），否则 KV cache 显存随 prompt 长度平方增长 - 别在 CPU 上做 self-consistency：即使用
device_map="auto"，也要确保全部权重和 KV cache 落在 GPU，CPU offload 会导致反复拷贝拖慢 5–10 倍
真正难的不是写循环调用 generate，而是让每次调用在数值、缓存、tokenization 层面都互不干扰。很多人卡在“结果总一样”，最后发现只是忘了 use_cache=False 或 tokenizer decode 参数没对齐。
