論文の概要: Prompt-Based Monte Carlo Tree Search for Mitigating Hallucinations in Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13942v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 23:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-02 08:21:44.828875
• Title: Prompt-Based Monte Carlo Tree Search for Mitigating Hallucinations in Large Models
• Title（参考訳）: 大規模モデルにおける幻覚の緩和のためのプロンプトに基づくモンテカルロ木探索
• Authors: Zhihua Duan, Jialin Wang,
• Abstract要約: 本研究では,モンテカルロ木探索法(MCTS)の改良手法を提案する。 シミュレーション検索の段階では、探索パラメータの動的調整と適応選択戦略を導入し、探索と利用のバランスを改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4582633500696451
• License:
• Abstract: With the rapid development of large models in the field of artificial intelligence, how to enhance their application capabilities in handling complex problems in the field of scientific research remains a challenging problem to be solved. This study proposes an improved Monte Carlo Tree Search (MCTS) method based on prompt words. In the simulation search stage, it introduces dynamic adjustment of exploration parameters and adaptive selection strategies, which can better balance exploration and exploitation, thereby reducing the hallucination phenomenon. This paper takes the four subsets of the SciEval dataset as the test objects, and compares the Glm-4-flash+Improved MCTS method with the methods of several existing models. The results show that the Improved MCTS method performs better, providing new ideas and methods for the application of large models in the field of scientific research.
• Abstract（参考訳）: 人工知能分野における大規模モデルの急速な発展により、科学研究分野における複雑な問題を扱うための応用能力をいかに向上させるかは、解決すべき課題である。 本研究では,モンテカルロ木探索法(MCTS)の改良手法を提案する。 シミュレーション検索の段階では,探索パラメータの動的調整と適応選択戦略を導入し,探索と利用のバランスを良くし,幻覚現象の低減を図る。 本稿では,SciEvalデータセットの4つのサブセットをテスト対象とし,Glm-4-flash+Improved MCTS法と既存モデルの手法を比較した。 その結果、改良MCTS法は、科学研究分野における大規模モデルの適用のための新しいアイデアと方法を提供することにより、より優れた性能を発揮することが示された。

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