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语言代理树搜索在语言模型中统一了推理、行为和规划
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原文中文，约2200字，阅读约需6分钟。
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内容提要
LATS是一种通用框架，将大型语言模型的能力融合于规划、行动和推理，具有适应性的问题解决机制，实现了在各种领域中的推理和行动的应用性。同时，还有其他相关的论文介绍了基于Monte Carlo搜索算法的新型大语言模型推理框架RAP、利用名为ReAct的方法在大型语言模型中交错生成推理迹线和任务特定的操作、以及其他的大型语言模型的应用。
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关键要点
- LATS 是一种将大型语言模型能力融合于规划、行动和推理的通用框架。
- LATS 具备外部反馈的环境和适应性的问题解决机制。
- RAP 是基于 Monte Carlo 搜索算法的新型大语言模型推理框架，效率和准确率超过现有方案。
- ReAct 方法在大型语言模型中交错生成推理迹线和任务特定的操作，提高了有效性。
- 类阿尔法零树搜索框架通过学习价值函数来引导大型语言模型的解码能力。
- STAR 框架结合大型语言模型和逻辑编程，提高了自然语言理解任务的性能和可解释性。
- Tree of Thoughts 框架提高了语言模型在需要问题解决任务中的表现。
- TPTU 框架评估了大型语言模型在任务规划和工具使用能力上的潜力。
- 潜在树语言模型通过编码句子的语法和语义，降低了困惑度。
- AgentBench 评估了大型语言模型在互动环境中的推理和决策能力。
- ART 框架实现了大型语言模型的自动多步推理和工具使用，显著改善了未知任务的性能。
- 使用自然语言隐式指令进行分层决策的模型在动作表达中表现优于直接模仿人类动作的模型。
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