MCT Self-Refine算法将蒙特卡罗树搜索(MCTS)与大型语言模型(LLMs)结合。通过Self-reflective 驱动 Self-improvement来改进最终LLM输出的结果。符号定义(建议参考论文原文) 符号表示 P 待解决的问题(Problem) A 一系列节点,每个节点表示问题P的潜在的答案 M 一个set,存储每个节点上的一系列的actions,表示对于答案的可能...
其核心思想就是将 LLM 的知识和 MCTS 的决策优化能力结合起来,在此笔者将不厌其烦地从回顾 MCTS 的原理开始,逐步剖析整个过程。 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,该算法是在线的,即动作选择和动作执行交错...
3️⃣ 实验验证:使用SciEval数据集评估改进的MCTS算法。SciEval是一个专门评估LLMs在科研领域能力的多维度基准。通过在SciEval的四个子集上进行测试,并与现有模型(如GPT-3.5-Turbo+CoT、GPT-3.6-Turbo+ToT和GPT-3.7-Turbo+ReST-MCTS)进行比较,改进的MCTS策略平均得分达到65.6,优于现有模型。 4️⃣ 案例研...
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。研究者引入了行动-思维链（COAT）机制，使LLM在解决问题时能够执行多...
蒙特卡洛树搜索(MCTS)则主要用来搜索最佳动作。📊 RLHF(基于人类反馈的强化学习) RLHF全称是Reinforcement Learning from Human Feedback,即基于人类反馈的强化学习。它通过结合人类反馈和强化学习来提升AI的性能。希望这些速成指南能帮助你更好地理解LLM算法的核心概念!
MCTS(Monte Carlo Tree Search)。使用蒙特卡洛树搜索的方法(AlphaGo中采用过),通过self-play的方式来找到一条最佳的“原始问题->中间步骤->答案”路径。从广义上来说,PRM + some search methods的方法其实也算是一种MCTS-style类型的搜索方法,只不过在MCTS中,我们通过“探索”步骤去估计结点的reward,而一个训练好...
从MCTS的基本原理,我们可以看到,MCTS可以看成某种慢思考,即通过policy-model快速生成路径,并通过MCTS不断评估和更新中间过程,最终产生更准确的决策输出。 LLM-MCTS 随着ai-agent的兴起,LLM带来了更多的可能性,不仅限于传统NLP/NLG任务以及作为核心系统...
简介:本文深入探讨了MCT Self-Refine(MCTSr)算法,这一创新技术将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与大型语言模型(LLM)相结合,显著提升了LLM在复杂数学推理任务中的性能,甚至超越GPT-4。通过详细解析MCTSr的工作原理及实际应用案例,为非专业读者揭示其背后的技术奥秘。
Think:这里可以关联到Agent探索&体会中的一篇关于XOT的paper中的MCTS DRL路径探寻的模式思考,其中AOT那篇paper中也有部分思想的重合。 具体的算法创新结果如下图所示: 如图所示:左边是利用了min(A,B,C)的原始sort3实现,右边是通过“A...
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。