論文の概要: Enhancing Reasoning through Process Supervision with Monte Carlo Tree Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01478v1
• Date: Thu, 02 Jan 2025 12:09:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:12:39.364908
• Title: Enhancing Reasoning through Process Supervision with Monte Carlo Tree Search
• Title（参考訳）: モンテカルロ木探索によるプロセススーパービジョンによる推論の強化
• Authors: Shuangtao Li, Shuaihao Dong, Kexin Luan, Xinhan Di, Chaofan Ding,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示している。 LLMの推論能力を改善するために、プロセスの監督は結果の監督よりも優れていることが証明されている。 本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いてLLM自体を用いてプロセス監視データを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1637240640145343
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated their remarkable capacity across a variety of tasks. However, reasoning remains a challenge for LLMs. To improve LLMs' reasoning ability, process supervision has proven to be better than outcome supervision. In this work, we study using Monte Carlo Tree Search (MCTS) to generate process supervision data with LLMs themselves for training them. We sample reasoning steps with an LLM and assign each step a score that captures its "relative correctness," and the LLM is then trained by minimizing weighted log-likelihood of generating the reasoning steps. This generate-then-train process is repeated iteratively until convergence.Our experimental results demonstrate that the proposed methods considerably improve the performance of LLMs on two mathematical reasoning datasets. Furthermore, models trained on one dataset also exhibit improved performance on the other, showing the transferability of the enhanced reasoning ability.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、様々なタスクにまたがる顕著な能力を示している。 しかし、LSMにとって推論は依然として課題である。 LLMの推論能力を改善するために、プロセスの監督は結果の監督よりも優れていることが証明されている。 本研究では,モンテカルロ木探索(MCTS)を用いてLLM自体を用いてプロセス監視データを生成する。 LLMを用いて推論ステップをサンプリングし,各ステップに「相対的正当性」を捉えたスコアを割り当てる。 提案手法は, 2つの数学的推論データセット上でのLLMの性能を著しく向上することを示した。 さらに、あるデータセットでトレーニングされたモデルでは、もう一方のパフォーマンスも向上しており、強化された推論能力の転送可能性を示している。

関連論文リスト

• Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search [57.28671084993782]
  大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にまたがる顕著な推論能力を示している。 近年の研究では、テスト時間計算の増加はLLMの推論能力を高めることが示されている。 そこで我々は,1)COAT推論形式を内部化するための小規模な形式調整段階,2)強化学習を活用した大規模自己改善段階を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-04T17:26:58Z)
• Deconfounded Causality-aware Parameter-Efficient Fine-Tuning for Problem-Solving Improvement of LLMs [12.48241058167222]
  大規模言語モデル(LLM)は、人間の指示に基づいて様々なタスクに取り組む際に、顕著な効率性を示した。 しかし、数学や物理学の限界など、推論を必要とするタスクに苦しむことが研究によって明らかになっている。 このことは、LLMが組み込み知識を本当に理解しているか、それとも、コンテンツに対する真の理解なしにトークン分布を複製することを学ぶだけなのかという疑問を提起する。 モデルの推論能力を高めるために,新しいパラメータ効率細調整法であるDecon Causal Adaptation (DCA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T13:17:09Z)
• CoMMIT: Coordinated Instruction Tuning for Multimodal Large Language Models [68.64605538559312]
  本稿では,MLLM命令のチューニングを理論的・経験的両面から解析する。 そこで本研究では,学習バランスを定量的に評価する尺度を提案する。 さらに,MLLMの生成分布の更新を促進する補助的損失正規化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T23:18:55Z)
• Q*: Improving Multi-step Reasoning for LLMs with Deliberative Planning [53.6472920229013]
  大規模言語モデル(LLM)は多くの自然言語タスクにおいて印象的な能力を示している。 LLMは多段階推論を行う際にエラー、幻覚、矛盾する文を生成する傾向がある。 本稿では,LLMの復号化過程を検討計画で導くためのフレームワークであるQ*を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T13:08:09Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing [56.75702900542643]
  大規模言語モデルの自己改善のためのAlphaLLMを紹介する。 モンテカルロ木探索(MCTS)とLLMを統合し、自己改善ループを確立する。 実験の結果,AlphaLLM は付加アノテーションを使わずに LLM の性能を大幅に向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T15:21:34Z)
• TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models [52.734140807634624]
  調整された大規模言語モデル(LLM)は、タスク解決、指示に従うこと、安全性を確保することにおいて、例外的な能力を示す。 既存の連続学習ベンチマークでは、LLMをリードする上で十分な課題が欠如している。 LLMにおける継続学習を評価するための新しいベンチマークであるTRACEを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-10T16:38:49Z)
• Response Length Perception and Sequence Scheduling: An LLM-Empowered LLM Inference Pipeline [22.08897444328099]
  大規模言語モデル(LLM)はAIの分野に革命をもたらし、様々なタスクで前例のない能力を示している。 本稿では,LLMのパワーを利用する効率的なLLM推論パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T15:36:06Z)

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。