DeepSeek评估中为何每个查询生成64个响应以估计pass@1的讨论

在DeepSeek评估中，每个查询生成64个响应以估计pass@1的原因主要与统计学中的采样和估计精度有关。pass@1是指在所有生成的响应中，至少有一个正确响应的概率。为了准确估计这个概率，需要生成足够多的样本（即响应）来确保估计的可靠性。

具体来说，生成64个响应的原因包括：

1. 提高估计精度：通过生成更多的响应，可以更准确地估计pass@1的值。样本量越大，估计的方差越小，结果越稳定。

2. 覆盖多样性：生成多个响应可以覆盖模型在不同情况下的输出多样性，从而更全面地评估模型的表现。

3. 统计显著性：64是一个相对较大的样本量，可以在一定程度上保证估计结果的统计显著性。

4. 计算效率：虽然生成64个响应需要一定的计算资源，但在现代硬件条件下，这是一个合理的折衷方案，既能保证估计精度，又不会过度消耗计算资源。

总的来说，生成64个响应是为了在计算资源和估计精度之间找到一个平衡点，从而更可靠地评估模型的性能。