二、LLM 与 MCTS 结合的实现与讨论 在OpenAI o1 发布前后,出现了众多的尝试复杂推理和决策规划的方案,例如rStar,ReST-MCTS,OpenR,DeepSeek-Prover,ALPHALLM,LLM-MCTS等,不一而足。 在众多的方案中,LLM 与 MCTS 结合是当前最为主流的方案,由此在本节中,将专注于思考和讨论以下几个方面的问题: 为什么要将 LLM...
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-...
逻辑推理与决策规划:LLM+MCTS 1. LLM与系统思维 当前大多数LLM的推理过程主要基于系统1思维,即快速、自动化、无需深度分析。然而,复杂任务如数学推导、编码和逻辑推理需要系统2的特性,即深度推理和高效规划。尽管方法如CoT(Chain of Thought)在一定程度上提高了推理能力,... 内容...
Q*s' AGI | 最近这段时间,不论是产业界还是学术界,均发表了不少围绕「Q*」的探索和实验,如图中包括了昆仑万维和南洋理工(NTU)基于在muti-step层面的创新探索,包括复旦大学联合上海人工智能实验室创新性的提出MCTSr以期望将LLM与Q learning融合并达到探索与利用的最佳平衡,甚至更早一些斯坦福对于语言模型与Q函数在...
本文介绍了MCT自我完善(MCTSr)算法,这是大型语言模型(LLMs)与蒙特卡洛树搜索(MCTS)的创新集成,旨在提高复杂数学推理任务的性能。MCTSr通过系统性探索和启发式自我完善机制来解决LLMs在准确性和可靠性方面的挑战,特别是在战略和数学推理方面。该算法通过选择、自我完善、自我评估和反向传播的迭代过程构建蒙特卡洛搜索树,...
清华KEG的ReST-MCTS*下的思考 | 我们知道,随着今年OpenAI o1的正式发布以及各大实验室之前各自对所采用不同RL方法的探索与尝试,业界渐渐得出共识即LLM self-training,是验证Scaling Law能否继续奏效的关键方法与途径之一,这也进一步呼应了自己于今年初那篇10万字文章「融合RL与LLM思想,探寻世界模型以迈向AGI」中所体现...
微软:rStar-Math小身材&大能量 | 前天,微软亚洲研究院提出了掌握数学推理和自我进化深度思考的即具有小身材,大能量的SLMs:“rStar-Math: Small LLMs Can Master Math Reasoning with Self-Evolved Deep Thinking”。提出的rStar- Math,进一步证明了小型语言模型(SLMs)能够与OpenAI o1的数学推理能力相媲美,甚至超...
【清华团队推出上下文学习新范式HiAR-ICL】清华大学的研究团队提出了HiAR-ICL方法,通过将高级推理模式融入上下文学习(In-context Learning, ICL)中,重新定义并扩展“上下文”的概念,使得大型语言模型(LLMs)能够展现出真正的推理能力。利用蒙特卡洛树搜索技术,HiAR-ICL显著拓宽了推理空间,捕捉到更加丰富和深入的思维模式,从...
同时,为了进一步保证模型在接下来生成的证明步骤即过程的准确性,在提示符末尾处增加了来自于lean 4的最新状态作为注释(这里也巧妙的实现了将形式化语言与自然语言的对齐,文中也前瞻性的阐释了两种语言对于推理决策的不同思维链路模式)另外,文中将截断和恢复机制集成进类MCTS中,其中截断点由树搜索策略进行调度并提出了...
另一方面,多模态表征的增强也是一种实现路径,如融合CV像素化的表征去增强刻画真实细粒度物理世界规律并建立与概念空间中数据模态的映射。同时,对于alphago中的MCTS模块在认知过程中的重要意义,同时考虑其在LLMs训练与推理过程中通过形式的变换加以运用的可行性也是未来非常值得深入探索的。如:这里与chatpgt以生成内容的...