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...
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...
MCTS和LLM的结合，本质上是「让LLM在可能的推理路径空间中进行更全面的搜索和评估」，而不只是一次性地...
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...
• 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: ...
在o1的整体框架篇中,我们从现有开源的论文和代码中(https://github.com/hijkzzz/Awesome-LLM-Strawberry),抽象出了o1可能的技术实现路径,如下图: 这里对于这张框架图我们不再做赘述。 我们之前说过,这是一张高度抽象的框架图,旨在说明o1官方技术报告中提到的“把更多算力花在inference阶段上,以提升模型的逻辑推理...
首先,针对现有方法的局限性,研究团队建立了一个全新的搜索算法MCTS*,该算法是蒙特卡罗树搜索(MCTS)的一个变体,使用每个推理步骤的质量值作为一个训练好的基于LLM的过程奖励模型的价值目标,并为MCTS提供指导,能够通过足够的部署次数自动标...
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...
Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing 该工作通过MCTS,获取 更好的sft-dataset,并用于policy的优化,通过多轮迭代实现效果提升。限制树搜索在LLM中的应用,主要有以下几个问题: 建模单元。(token-level导致空间过大,树深度过深)。