mcts-llm MCTSr Based on Accessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8B by Zhang, et al. At a high level, MCTSr iteratively generates solutions to a specified (math) problem. In a MCTSr tree, nodes correspond to attempted answers, an...
mcts-llm MCTSr Based onAccessing GPT-4 level Mathematical Olympiad Solutions via Monte Carlo Tree Self-refine with LLaMa-3 8Bby Zhang, et al. At a high level, MCTSr iteratively generates solutions to a specified (math) problem. In a MCTSr tree, nodes correspond to attempted answers, and ...
当推理序列较长时，还会用到蒙特卡洛树搜索（MCTS）。自我增强式训练 如图 4 所示，PRM v (s) 和 LLM 策略 π_LLM 可以相互增强以实现自我提升。图 4：将 PRM 的价值函数与 LLM 的策略生成相结合，可确保得到的结果是经过引导且可控的。在训练过程中，LLM 策略得到的生成结果和 PRM 提供的评估相互增强，从而...
另一个自然的想法就是,将 LLM 仅作为世界知识和生成器,而采用其他方法如 MCTS 作为决策者。这样会产生至少2个效果: 在训练过程中,MCTS 可以构造出更高质量的数据以供 LLM 训练; 在推理过程中,LLM 通过与 MCTS 的多步交互与迭代,以时间换正确率。 LLM-MCTS:LLM 作为世界模型,MCTS 作为决策者 下面我们将分别...
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...
论文《Alphazero-like tree-search can guide large language model decoding and training》提出了一种将蒙特卡洛树搜索(MCTS)与 LLM 解码整合起来的方法,研究证明这种组合能够有效地引导推理,尤其是复杂的多步骤任务。 论文《Scaling llm test-time compute optimally can be more effective than scaling model paramete...
Make Every Move Count: LLM-based High-Quality RTL Code Generation Using MCTS From English to ASIC Hardware Implementation with Large Language Model EDA Corpus: A Large Language Model Dataset for Enhanced Interaction with OpenROAD CreativEval: Evaluating Creativity of LLM-Based Hardware Code Generation...
OPTILLM_APPROACH=mcts OPTILLM_MODEL=gpt-4To secure the optillm proxy with an API key, set the OPTILLM_API_KEY environment variable:OPTILLM_API_KEY=your_secret_api_keyWhen the API key is set, clients must include it in their requests using the Authorization header:...
今年以来我们观察到 LLMscaling up 的边际收益开始递减,用 RL self-play + MCTS 提升 LLM 推理能力成为下一个技术范式。在新范式下,LLM 领域的 scaling law 会发生变化:计算量变大仍会带来模型智能的提升,但会从模型参数量变大,转移到 inference-time compute 增加,也就是模型进行更多 RL 探索。
Monte Carlo Tree Search (MCTS): Explores reasoning and decision paths probabilistically, balancing exploration and exploitation effectively. These methods help identify optimal rollout techniques for various reasoning tasks. Diverse Reasoning Formats We specifically analyze and compare several reasoning output ...