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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00451v2
• Date: Mon, 17 Jun 2024 22:11:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 01:35:12.944877
• 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。
• 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 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 ARC-C, with substantial increases in accuracy to $81.8\%$ (+$5.9\%$), $34.7\%$ (+$5.8\%$), and $76.4\%$ (+$15.8\%$), respectively. Additionally, our research delves into the training and inference compute tradeoff, providing insights into how our method effectively maximizes performance gains. Our code is publicly available at https://github.com/YuxiXie/MCTS-DPO.
• 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、GSM8K、MATH、ARC-CのMistral-7B Supervised Fine-Tuning(SFT)ベースラインは精度が81.8\%$(+$5.9\%$)、34.7\%$(+$5.8\%$)、76.4\%$(+$15.8\%$)と大幅に向上している。 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。 私たちのコードはhttps://github.com/YuxiXie/MCTS-DPO.comで公開されています。

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