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RoT: 基于搜索树的大型语言模型增强
内容提要
本文探讨了通过树搜索框架提升大型语言模型（LLMs）推理能力的方法。提出的BoT和ToT框架显著提高了模型在复杂问题解决中的表现，尤其在数学、益智游戏和数独等任务上。此外，引入的后处理方法RR和概率思维树推理进一步改善了模型在常识推理和复杂问答中的性能。
关键要点
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借鉴 AlphaZero 的树搜索框架，通过学习价值函数提升大型语言模型（LLMs）的解码能力。
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提出的自动提示框架 BoT 在解决复杂数学问题时表现优异，问题解决率显著提高。
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自主树搜索能力的概念使 LLMs 能够自动生成包含正确答案的搜索轨迹，实验显示在益智游戏中取得了显著改进。
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Tree of Thoughts (ToT) 框架弥补了语言模型在考虑多种推理路径时的局限性，提升了问题解决能力。
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ToT 框架通过增加提示、检查、记忆和控制模块，显著提高了数独难题的成功率。
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提出的后置处理方法 'rethinking with retrieval' (RR) 改善了 LLMs 在常识推理等方面的性能。
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概率思维树推理（ProbTree）通过外部知识检索增强链式推理，显著优于现有方法。
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不确定性思维树（TouT）框架通过量化中间步骤的不确定性，提高了模型响应生成的精确性。
延伸问答
BoT框架如何提升大型语言模型的推理能力？
BoT框架通过自动提示的方式，帮助大型语言模型在解决复杂数学问题时显著提高问题解决率。
Tree of Thoughts (ToT)框架的主要优势是什么？
ToT框架弥补了语言模型在考虑多种推理路径时的局限性，提升了在复杂问题解决中的表现。
概率思维树推理（ProbTree）是如何增强链式推理的？
ProbTree通过外部知识检索和问题分解，增强了链式推理的有效性，显著优于现有方法。
不确定性思维树（TouT）框架的作用是什么？
TouT框架通过量化中间步骤的不确定性，提高了模型响应生成的精确性。
RR后处理方法如何改善常识推理的性能？
RR方法通过检索相关外部知识，改善了大型语言模型在常识推理、时间推理和表格推理等方面的表现。
如何通过树搜索框架提升大型语言模型的解码能力？
通过学习价值函数和树搜索框架，提升大型语言模型在推理和训练中的解码能力。
