此外,通过大量的MCTS扩展,自动为每个中间步骤分配Q值。对最终正确答案贡献越大的步骤会获得更高的Q值,从而确保生成的推理轨迹由正确且高质量的中间步骤组成。 2. 过程奖励模型(PPM)的训练方法 论文提出了一种新颖的方法来训练作为PPM的SLM,以可靠地预测每个数学推理步骤的奖励标签。 由于MCTS扩展得到的Q值虽然不精确,但可以
一、 MCTS 1.1 MCTS 的思想及其原理 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search, MCTS ) 是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,常用于解决博弈树问题,动作选择和动作执行交错进行。 MCTS 基于搜索空间的随机采样扩展搜索树,其基本过程是使用模拟来构建一棵树。已评估的状态存储在搜索树中。评估状态集是通过迭代以...
单独使用 PRM:我们可以让模型对同一个 prompt 采样多个不同 solution,无需 MCTS,只需利用模型的 temperature 等随机参数让每次生成结果不同,然后用 PRM 对每个 solution 的每一步打分,最终选择分数最高的路径返回。 单独使用 MCTS:使用 MCTS 生成多个解题路径时,不一定要用 PRM 来决定哪个节点值得扩展,可以用外部...
PPO-MCTS巧妙地利用了PPO训练过程的产出物:value-function:估计当前 (state, action) 下的 reward,而不需要完整地 rollout (rollout 的计算复杂度较高)。为了估计,PPO-MCTS 作了如下近似作为的初始化:使用 state-value-function 近似 state-action-...
OpenAI o1发布后，为提升LLM的推理能力，研究者尝试了多种方法。比如用强大的教师模型进行知识蒸馏、采用蒙特卡洛树搜索（MCTS），以及基于奖励模型的引导搜索。近日，来自MIT、新加坡科技设计大学、哈佛大学等机构的华人研究者探索了全新的方向：让LLM拥有自回归搜索能力。通过自我反思和探索新策略，提升LLM推理能力。研究...
这种方法可以看作是MCTS的一个简化版本，去除了随机探索的部分，因为PRM已经训练好并固定了。虽然这种方法理论上能提供更准确的评估，但也需要更多的计算资源。4.效果对比 下图是关于搜索方法的效果说明，左图表明在低生成预算的情况下，beam search表现最好，而随着生成预算的提高，beam search优势逐渐减弱甚至可能落后...
为了解决这些局限，论文提出了一种新的框架“计划推理”(Reasoning via Planning，RAP)，使LLM能够以接近人类有意识规划的方式进行推理。RAP通过世界模型增强了LLM，并通过原则性规划(特别是蒙特卡罗树搜索，MCTS)在高效探索后产生高奖励的推理链(图1)。论文通过使用适当的提示来重新利用LLM本身来获取世界模型。图1:计划...
引入Plan算法进行推理:MCTS通过迭代地构建推理树,有效地在探索(未访问的推理路径)和利用(已识别的最佳推理步骤)之间保持平衡。 构建推理路径的空间:在推理过程中,LLM(作为agent)根据世界模型的预测和reward模型的奖励函数的指导,通过selection,expand,simulation,back-propagation逐步构建一个推理树。
LLM（十七）｜阿里Marco-o1：OpenAI-o1 的开源替代品 OpenAI-o1 是一个革命性的版本，它支持LLMs对数学或物理问题等复杂任务进行详细推理，而不仅限于通用文本生成。Marco-o1 YouTube视频介绍：https://youtu.be/R1w145jU9f8 一、什么是阿里巴巴的 Marco-o1？Marco-o1 旨在通过采用蒙特卡洛树搜索 （MCTS） 和...
这篇名为"再探LLM-MCTS"的文章深入探讨了通过LLM-MCTS方法来提升语言模型性能的复杂性。文章批判性地审视了语言模型中树搜索的局限性,如建模单元和节点宽度等问题,并提出了句子级或选项级建模作为潜在解决方案。值得注意的是引入了重要性加权扩展和基于相似性... 内容导读...