論文の概要: LiteSearch: Efficacious Tree Search for LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00320v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 05:14:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 05:31:09.907707
• Title: LiteSearch: Efficacious Tree Search for LLM
• Title（参考訳）: LiteSearch: LLMの効率的なツリー検索
• Authors: Ante Wang, Linfeng Song, Ye Tian, Baolin Peng, Dian Yu, Haitao Mi, Jinsong Su, Dong Yu,
• Abstract要約: 本研究では,動的ノード選択とノードレベルの探索予算を備えた新しいガイド付き木探索アルゴリズムを提案する。 GSM8KおよびTabMWPデータセットを用いて行った実験により,本手法はベースライン法に比べて計算コストが大幅に低いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.29796112457662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research suggests that tree search algorithms (e.g. Monte Carlo Tree Search) can dramatically boost LLM performance on complex mathematical reasoning tasks. However, they often require more than 10 times the computational resources of greedy decoding due to wasteful search strategies, making them difficult to be deployed in practical applications. This study introduces a novel guided tree search algorithm with dynamic node selection and node-level exploration budget (maximum number of children) calculation to tackle this issue. By considering the search progress towards the final answer (history) and the guidance from a value network (future) trained without any step-wise annotations, our algorithm iteratively selects the most promising tree node before expanding it within the boundaries of the allocated computational budget. Experiments conducted on the GSM8K and TabMWP datasets demonstrate that our approach not only offers competitive performance but also enjoys significantly lower computational costs compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、木探索アルゴリズム(例えばモンテカルロ木探索)は複雑な数学的推論タスクにおけるLLM性能を劇的に向上させることができることが示唆されている。 しかし, 無駄な探索戦略により, グリージー復号の10倍以上の計算資源を必要とすることが多く, 実用化が困難である。 本研究では,この問題に対処するために,動的ノード選択とノードレベルの探索予算(最大児童数)を算出したガイド付き木探索アルゴリズムを提案する。 ステップワイズアノテーションを使わずにトレーニングされた値ネットワーク(未来)からの探索の進捗とガイダンスを考慮し,提案アルゴリズムは,割り当てられた計算予算の範囲内に展開する前に,最も有望なツリーノードを反復的に選択する。 GSM8KおよびTabMWPデータセットを用いて行った実験は,本手法が競争性能を提供するだけでなく,ベースライン法に比べて計算コストが大幅に低いことを示した。

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