Исследование демонстрирует эффективность комбинации LLM и MCTS

Введение в исследование с использованием LLM и MCTS

Недавние достижения в области больших языковых моделей (LLMs) существенно улучшили их способности к математическому рассуждению. Тем не менее, даже с продвинутыми возможностями, эти модели до сих пор испытывают сложности при решении сложных задач, требующих многократных шагов рассуждения, что зачастую приводит к логическим или числовым ошибкам. Исследование показало, что можно существенно улучшить результаты, используя инновационные методы позволяющие избежать ручного аннотирования для автоматического контроля и оценки процесса.

Подходы CoT и PoT

Достижения в области LLM улучшили их способности к математическому рассуждению, однако эти модели не всегда справляются с комплексными з адачами, требующими нескольких шагов логического мышления, что часто приводит к ошибкам. Для решения этой проблемы был представлен инновационный подход, который позволяет автоматически генерировать контроль и оценку процесса без необходимости ручной аннотации.

Это достигается за счет использования фреймворка Monte Carlo Tree Search (MCTS), который значительно повышает эффективность модели при решении сложных математических задач. Таким образом, расширенные LLM с MCTS становятся более компетентными в области математического рассуждения, не требуя заранее готовых решений.

Новый подход с использованием MCTS

В исследовании рассматривается новаторский подход к усовершенствованию математического рассуждения с использованием фреймворка Monte Carlo Tree Search (MCTS) в сочетании с большими языковыми моделями (LLMs).

Этот подход отличается от CoT и PoT тем, что не требует предварительно подготовленных решений, а вместо этого генерирует тренировочные данные автоматически, улучшая процесс вывода в математических областях.

Результаты экспериментов показывают значительное улучшение эффективности моделей, которые были улучшены с помощью MCTS, при решении сложных математических задач. Код данного метода будет доступен для ознакомления по ссылке.

Заключение и будущие исследования

Исследование показало, что современные методы, такие как Monte Carlo Tree Search (MCTS) в сочетании с large language models (LLMs), могут существенно улучшить способность моделей к решению сложных математических задач.

Этот подход позволяет обойти недостатки других методов, таких как Program-of-thought и Chain-of-thought, и предлагает автоматическое создание процесса обучения без необходимости ручной разметки. Интеграция итеративного обучения с моделями политик и значений, а также использование шагового поиска лучших решений, способствует выбору более разумного пути к решению задачи.

В будущем планируется углубленное изучение разнообразия вопросов и ответов в каждом раунде MCTS для дальнейшего повышения производительности модели в математическом рассуждении.