Parallel Sampling

ParallelSamplingStepDescription запускает одно и то же рассуждение N раз и агрегирует кандидатов — большинством голосов или LLM-судьёй. Это паттерн «совета LLM».

from mmar_carl import (
    ParallelSamplingStepDescription, ParallelSamplingStepConfig, ParallelSamplingAggregation,
)

ParallelSamplingStepDescription(
    number=1,
    title="Sample answers",
    aim="Answer the question.",
    config=ParallelSamplingStepConfig(
        n_samples=5,
        aggregation=ParallelSamplingAggregation.MAJORITY_VOTE,
    ),
)

ParallelSamplingStepConfig

Поле	По умолчанию	Назначение
`n_samples`	—	Сколько кандидатов семплировать.
`aggregation`	—	Как выбрать победителя (ниже).
`judge_prompt`	`""`	Промпт для судьи `best_of_n` / `llm_judge`.
`normalize_for_vote`	—	Нормализовать текст перед сравнением большинства.

Стратегии агрегации

`ParallelSamplingAggregation`	Выбирает победителя по…
`MAJORITY_VOTE`	наиболее распространённому ответу (точное / нормализованное совпадение).
`BEST_OF_N`	выбору LLM-судьи лучшего кандидата.
`LLM_JUDGE`	псевдоним для `best_of_n` с явным `judge_prompt`.

Смотрите также

Debate — структурированная дискуссия вместо независимых семплов.