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。 首先理一理MCTS。 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...
CoT: LLM既是世界模型,又是决策者 当然为了将两种功能分开,可以将 LLM 作为决策者,同时引入世界模型(当然也可以是 LLM) RAP:LLM 作为决策者,同时引入世界模型 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...
本文就介绍下MCTS的原理和在LLM中的如何使用MCTS。 基础概念 MCTS 首先了解什么是MCTS?蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)是一种寻找最优决策制定的算法,通常应用于组合博弈中的行动规划。通过模拟来估计每个可选动作的价值,帮助选择最佳的下一步的动作,结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS通过...
本文就介绍下MCTS的原理和在LLM中的如何使用MCTS。 基础概念 MCTS 首先了解什么是MCTS?蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)是一种寻找最优决策制定的算法,通常应用于组合博弈中的行动规划。通过模拟来估计每个可选动作的价值,帮助选择最佳的下一步的动作,结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS通过...
edge表示:当我们有语言模型后,node之间的转移可以通过LLM计算。某种程度上,可以看成一种model-based-RL。所以,edge表示了node之间的转移概率且可以通过LLM计算。 evaluation-function:将value-function作为MCTS的evaluation-function。value-function的损失函...
• 尽管COT表现不错,但是当前LLM在生成plan、复杂数学推理、逻辑推理时仍然表现不够好。 •LLMs缺乏内部“世界模型”来预测世界状态(例如环境状态、中间变量值)并模拟行动的长期结果。 • LLM缺乏类似于人脑的深思熟虑的规划能力。具体来说,LLMs 缺乏以下能力: ...
最近深入研究了一下MCTS技术文档,真是收获满满!LLM+search的论文看了不少,发现主要有两种策略:一种是prm+search,另一种是偏RL派,特别是UCL的AlphaZero-like Tree search方案,简直是MCTS和LLM的完美结合。对于大模型来说,MCTS面临高成本的rollout和巨大的搜索空间。因此,工程优化显得尤为重要。以下是一些实用的优化技...
在LLM上应用Self-play和MCTS的组合,可以让LLM同时扮演多个角色(智能体,agent model)去完成推理任务,然后再由另一个LLM充当“裁判”(reward model)给出评分。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...
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...
从OpenAI的o1模型中了解到了MCTS,后续也发现很多模型借助这种方法增强模型的推理能力。在现有结合MCTS的LLM中,大多数都是将其应用在两方面: 优化训练数据:使用MCTS进行数据增强,然后将新数据用于模型迭代。 提高复杂问题推理能力:使用MCTS扩充模型的搜索空间,使其得到更加多样的答案,然后使用相关的算法选择置信度最高的...