論文の概要: Policy Guided Tree Search for Enhanced LLM Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06813v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 22:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-16 04:07:15.778226
• Title: Policy Guided Tree Search for Enhanced LLM Reasoning
• Title（参考訳）: 拡張LDM推論のためのポリシーガイド木探索
• Authors: Yang Li,
• Abstract要約: Policy-Guided Tree Search (PGTS)は、強化学習と構造化木探索を組み合わせて推論経路を効率的にナビゲートするフレームワークである。 私たちの重要なイノベーションは、手作業や徹底的な検索の必要性をなくし、拡大、分岐、追跡、探索の終了を動的に決定する、学習されたポリシーです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.090041654375235
• License:
• Abstract: Despite their remarkable capabilities, large language models often struggle with tasks requiring complex reasoning and planning. While existing approaches like Chain-of-Thought prompting and tree search techniques show promise, they are limited by their reliance on predefined heuristics and computationally expensive exploration strategies. We propose Policy-Guided Tree Search (PGTS), a framework that combines reinforcement learning with structured tree exploration to efficiently navigate reasoning paths. Our key innovation is a learned policy that dynamically decides between expanding, branching, backtracking, or terminating exploration, eliminating the need for manual heuristics or exhaustive search. Experiments across mathematical reasoning, logical deduction, and planning benchmarks demonstrate that PGTS achieves superior reasoning performance while significantly reducing computational costs compared to existing methods. These results establish PGTS as a scalable and effective solution for tackling complex reasoning tasks with LLMs.
• Abstract（参考訳）: 優れた能力にもかかわらず、大きな言語モデルは複雑な推論と計画を必要とするタスクに苦しむことが多い。 Chain-of-Thoughtのプロンプトやツリー検索といった既存のアプローチは有望であるが、事前に定義されたヒューリスティックと計算に高価な探索戦略に依存しているため制限されている。 本稿では,強化学習と構造化木探索を組み合わせて推論経路を効率的にナビゲートするPGTSを提案する。 私たちの重要なイノベーションは、手動のヒューリスティックや徹底的な検索の必要性を排除し、拡大、分岐、追跡、探索の終了を動的に決定する学習されたポリシーです。 数学的推論、論理的推論、計画ベンチマークによる実験により、PGTSは既存の手法に比べて計算コストを大幅に削減しつつ、優れた推論性能を達成することが示された。 これらの結果は、複雑な推論タスクをLLMで処理するためのスケーラブルで効果的なソリューションとしてPGTSを確立している。

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