Model-free RL 主要侧重于通过真实经验(real experience)来学习(learning)策略(Policy)或者价值函数(Value)。相反,Model-based RL 则会额外地学习环境模型(environmental model),并通过模拟经验(simulated experience)来更新策略或者价值函数。而通过模拟经验(simulated experience)来更新策略或者价值函数的过程我们一般称之...
V-MCTS [2] (暂无开源代码)提出了一种自适应的搜索终止规则,根据状态的难易程度自适应调整搜索次数,可节省超过50%的搜索时间。 SpeedyZero [3] (暂无开源代码)则开发了一个专为快速分布式计算设计的 RL 系统,通过系统和算法的创新使训练速度提高了14.5倍。 这些工作为实现高效的蒙特卡洛树搜索提供了新的思路。本...
蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,简称MCTS)是一种用于决策制定的算法,尤其在复杂决策问题和游戏理论中表现出强大的实力。AlphaGo的核心算法之一就是MCTS。 最近蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法在AI大模型领域再次受到关注,因为openai的o1模型通过结合MCTS和强化学习(RL)的方法,特别是在数学问题解决方面,显示出了显著的...
LLM算法揭秘:RL+MCTS 📚 强化学习(RL)是什么? 强化学习(RL)是一种机器学习技术,特别擅长处理需要长期回报的问题。比如在下围棋时,你不能一步就判断输赢,需要长远眼光来权衡当前行动对未来的影响。🎲 Self-play + MCTS Self-play可以理解为模型的“自我修炼”秘诀。以AlphaGo为例,self-play和MCTS的结合就像给...
关于MCTS 算法原理的演进过程,请参考上期博客:DILab决策实验室:MCTS + RL 系列技术博客(6):浅析 MCTS 算法原理演进史。1. 概述AlphaZero 通过策略迭代和树搜索的结合,在 2018 年于棋类游戏上获得了 SOTA … MCTS + RL 系列技术博客(8):MuZero Unplugged - 知乎 ...
LightZero 对各类 RL 环境进行了统一的分析,总结出设计通用高效 MCTS 算法的六个关键挑战(图2)。具体来说,这六种环境挑战分别是: 1)多模态观察空间(Multi-modal observation spaces),需要智能体能够提取并有效融合不同形式的信息如低维向量、视觉图像和复杂结构化观察空间等。
Rollout 算法是一种基于模拟的优化机制，用于解决具有大状态空间和（或）大动作空间的决策问题。它在每个决策点运行一系列模拟，每次从当前状态开始，遵循给定策略进行决策，直到达到终止条件。选择表现最好的动作进行执行。通过控制模拟次数，可以调整计算开销。然而，Rollout 算法存在不足，需要改进。蒙特卡洛树...
评估基于每种方法所需的对量子退火器的查询数量。在这个基准测试中，研究人员比较了 MCTS 算法的两种变体，即带预训练的 QZero (QZero-pre) 和不带预训练的 QZero (QZero-nopre) 与其他三个 RL 模型（DQN、A2C 和 PPO）。图 6：比较 RL 算法的学习效率。（来源：论文）结果如图 6 所示，QZero-nopre ...
另一方面,尽管 MCTS + RL 方法在算法性能和样本利用效率方面都拥有极高水平,但其整体训练系统构建十分复杂,核心算法设计模块细节颇多,对于应用社区来讲,直接将相关算法推广到其他决策智能领域会遇到诸多难题,包括但不限于:仿真器的获取难度与运行效率,算法超参数及其调整策略,训练系统的数据吞吐量等等。因此,整个社区仍...
例如,研究团队还需要证明ReST-MCTS*可以推广到数学以外(如编码、agent 等)的其他推理任务,以及没有ground-truth(如对话、SWE-Bench 等)的任务。另外,他们还需要扩展所提出的价值模型,并进一步改进数据过滤技术。一个潜在的想法是结合在...