上文也提到 reward model 是对 llm(论文把这个 llm 成为 generator )的生成的 output 打分,那这个 llm 怎么来呢? 在large-scale 和 smalb-scale 场景下,都继续对 base model 用 MathMix这个数学领域的数据集继续 pre-trained 大概 1.5B 个 token。为了使 generator 能稳
本质上这里每一步扩展节点都仍旧基于LLM本身的policy(也即alphago zero中的prior probability p ,而不是improved probability π ),roll出的数据其实没有本质提升,那么我就用BoN收集数据是不是就够了(退化为ReST或者说reject sampling)。借用"Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scal...
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...
构建马尔可夫决策过程 (MDP):将推理过程视为一个 MDP,其中 LLM 作为智能体,根据当前状态生成动作空间,并使用 LLM 作为世界模型预测执行动作后的下一个状态。 模拟未来状态:通过 LLM 作为世界模型预测未来状态,LLM 作为智能体可以在脑海中模拟执行不同动作后的结果,类似于人类的规划过程。 2.2 使用世界模型的优势: ...
再探LLM-MCTS 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...
reinforcement-learning mathematics coding mcts strawberry llm chain-of-thought openai-o1 Updated May 13, 2025 suragnair / alpha-zero-general Star 4.1k Code Issues Pull requests Discussions A clean implementation based on AlphaZero for any game in any framework + tutorial + Othello/Gobang/Tic...
• Code: https://thu-wyz.github.io/inference-scaling/ 1.Motivation • 目前关于大型语言模型 (LLM) 的研究主要集中在训练阶段的缩放定律上,而对于推理阶段的最佳配置研究较少。 • 现有的推理技术通常需要在推理时增加额外的计算,以最大化性能,但这些技术的计算成本必须考虑在内,以实现计算最优推理。
BrendanGraham14/mcts-llmPublic NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork18 Star116 starsforks NotificationsYou must be signed in to change notification settings Code Issues2 Pull requests Actions Projects Security Insights ...
- LLM-MCTS 算法将 LLM 导出的世界模型和策略融合到 MCTS 中,提升任务规划能力。 - LLM-MCTS 在处理复杂和新颖任务方面的性能优于单独使用 MCTS 或 LLM 生成的策略。 - MDL 是一项普适性原则,采用 LLM 作为模型规划中的世界模型效果更佳。 - 文章介绍了如何通过融合先验知识来增强 MCTS 算法的性能。 - 文...
Existing large language models (LLMs) for register transfer level code generation face challenges like compilation failures and suboptimal power, performance, and area (PPA) efficiency. This is due to the lack of PPA awareness in conventional transformer decoding algorithms. In response, we present ...