論文の概要: Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00451v1
• Date: Wed, 1 May 2024 11:10:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 15:57:39.019405
• Title: Monte Carlo Tree Search Boosts Reasoning via Iterative Preference Learning
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索が反復推論学習による推論を強化
• Authors: Yuxi Xie, Anirudh Goyal, Wenyue Zheng, Min-Yen Kan, Timothy P. Lillicrap, Kenji Kawaguchi, Michael Shieh,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) の推論能力向上を目的とした,反復的な選好学習プロセスによるアプローチを提案する。 我々は、MCTS(Monte Carlo Tree Search)を用いて好みデータを反復的に収集し、そのルックアヘッド機能を利用して、インスタンスレベルの報酬をよりきめ細かいステップレベルの信号に分解する。 提案手法は,GSM8K,MATH,SciQ上でのMistral-7B Supervised Fine-Tuning(SFT)ベースラインよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.96599486604344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce an approach aimed at enhancing the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) through an iterative preference learning process inspired by the successful strategy employed by AlphaZero. Our work leverages Monte Carlo Tree Search (MCTS) to iteratively collect preference data, utilizing its look-ahead ability to break down instance-level rewards into more granular step-level signals. To enhance consistency in intermediate steps, we combine outcome validation and stepwise self-evaluation, continually updating the quality assessment of newly generated data. The proposed algorithm employs Direct Preference Optimization (DPO) to update the LLM policy using this newly generated step-level preference data. Theoretical analysis reveals the critical importance of using on-policy sampled data for successful self-improving. Extensive evaluations on various arithmetic and commonsense reasoning tasks demonstrate remarkable performance improvements over existing models. For instance, our approach outperforms the Mistral-7B Supervised Fine-Tuning (SFT) baseline on GSM8K, MATH, and SciQ, with substantial percentage increases in accuracy to $80.7\%$ (+$4.8\%$), $32.2\%$ (+$3.3\%$), and $88.5\%$ (+$7.7\%$), respectively. Additionally, our research delves into the training and inference compute tradeoff, providing insights into how our method effectively maximizes performance gains.
• Abstract（参考訳）: 我々は,AlphaZero が採用した戦略に触発された反復的選好学習プロセスを通じて,Large Language Models (LLM) の推論能力の向上を目的としたアプローチを導入する。 我々の研究は、MCTS(Monte Carlo Tree Search)を利用して好みデータを反復的に収集し、そのルックアヘッド機能を利用して、インスタンスレベルの報酬をよりきめ細かいステップレベルの信号に分解する。 中間段階の整合性を高めるため, 結果検証と段階的自己評価を併用し, 新たに生成したデータの品質評価を継続的に更新する。 提案アルゴリズムはDPO(Direct Preference Optimization)を用いて,新たに生成されたステップレベルの優先度データを用いてLCMポリシーを更新する。 理論的分析は、自己改善を成功させるために、オンラインサンプルデータを使用することの重要性を明らかにしている。 様々な算術的および常識的推論タスクに対する広範囲な評価は、既存のモデルよりも顕著な性能向上を示している。 例えば、我々のアプローチは、GSM8K、MATH、SciQのMistral-7B Supervised Fine-Tuning(SFT)ベースラインよりも優れており、精度は80.7\%$(+$4.8\%$)、32.2\%$(+$3.3\%$)、88.5\%$(+$7.7\%$)にかなり向上している。 さらに、我々の研究は、トレーニングと推論計算のトレードオフを掘り下げ、我々の方法がパフォーマンス向上を効果的に最大化する方法についての洞察を提供する。

関連論文リスト

• Rewarding Progress: Scaling Automated Process Verifiers for LLM Reasoning [90.23629291067763]
  大規模言語モデルにおける推論を改善するための有望なアプローチは、プロセス報酬モデル(PRM)を使用することである。 PRMは多段階の推論トレースの各ステップでフィードバックを提供し、結果報酬モデル(ORM)よりも信用割当を改善する可能性がある。 PRMに対して探索を行ったり、強化学習(RL)の報酬として使ったりすることで、基本方針を改善するために、「プロセス報酬をどう設計すべきか?」と質問する。 理論的には,良質なプロデューサの集合を特徴付けるとともに,このようなプロデューサからのプロセス報酬の最適化が,テスト時間探索やオンラインRLの探索を改善することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:31:23Z)
• VinePPO: Unlocking RL Potential For LLM Reasoning Through Refined Credit Assignment [66.80143024475635]
  VinePPOは不偏のモンテカルロ推定を計算するための簡単な手法である。 我々は、VinePPOが、MATHおよびGSM8Kデータセット間でPPOや他のRLフリーベースラインを一貫して上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T15:49:30Z)
• Step-level Value Preference Optimization for Mathematical Reasoning [6.318873143509028]
  SVPO(Step-level Value Preference Optimization)と呼ばれる新しいアルゴリズムを導入する。 提案手法は,領域内および領域外両方の数学的推論ベンチマーク上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T09:06:17Z)
• Unpacking DPO and PPO: Disentangling Best Practices for Learning from Preference Feedback [110.16220825629749]
  嗜好フィードバックからの学習は、現代言語モデルの生成品質と性能を改善するための重要なステップとして現れてきた。 本研究では、嗜好データ、学習アルゴリズム、報酬モデル、政策訓練プロンプトという、嗜好に基づく学習の4つの側面を特定する。 以上の結果から,すべての側面がパフォーマンス上重要であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-13T16:17:21Z)
• How Can LLM Guide RL? A Value-Based Approach [68.55316627400683]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、将来の行動方針をフィードバックで改善することにより、シーケンシャルな意思決定問題の事実上の標準的実践となった。 大規模言語モデル(LLM)の最近の発展は、言語理解と生成において印象的な能力を示したが、探索と自己改善能力に欠けていた。 我々はLINVITというアルゴリズムを開発し、LLMガイダンスを値ベースRLの正規化因子として組み込んで学習に必要なデータ量を大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T20:07:13Z)
• Let's reward step by step: Step-Level reward model as the Navigators for Reasoning [64.27898739929734]
  Process-Supervised Reward Model (PRM)は、トレーニングフェーズ中にステップバイステップのフィードバックをLLMに提供する。 LLMの探索経路を最適化するために,PRMからのステップレベルのフィードバックを応用した欲求探索アルゴリズムを提案する。 提案手法の汎用性を探るため,コーディングタスクのステップレベル報酬データセットを自動生成する手法を開発し,コード生成タスクにおける同様の性能向上を観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T05:21:50Z)
• Generalized Reinforcement Meta Learning for Few-Shot Optimization [3.7675996866306845]
  本稿では, 汎用的かつ柔軟な強化学習(RL)に基づくメタラーニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは簡単にネットワークアーキテクチャ検索に拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T03:21:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。