通过 Monte Carlo 树自我精化和 LLaMa-3 8B 获得 GPT-4 级数学奥赛解题方法
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。这篇论文介绍了 MCT Self-Refine (MCTSr) 算法，它是大型语言模型（LLM）与蒙特卡洛树搜索（MCTS）的创新集成，在复杂的数学推理任务中提高性能。通过解决 LLM 在战略和数学推理中的准确性和可靠性挑战，MCTSr 利用系统化的探索和启发式自我精炼机制来改进 LLM 内的决策框架。该算法通过选择、自我精炼、自我评估和反向传播的迭代过程构建蒙特卡洛搜索树，利用改进的...
本论文介绍了MCT Self-Refine算法，将大型语言模型与蒙特卡洛树搜索集成，提高了复杂数学推理任务的性能。MCTSr通过系统化的探索和启发式自我精炼机制改进了语言模型内的决策框架。实验证明MCTSr在解决奥林匹克数学问题方面效果显著，提高了多个数据集的成功率。该研究推动了语言模型在复杂推理任务中的应用，提高了决策准确性和可靠性。
