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大模型+蒙特卡洛樹搜索,一招讓LLaMa-3 8B奧數水平直逼GPT-4

AIGC動態1年前 (2024)發布 機器之心
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大模型+蒙特卡洛樹搜索,一招讓LLaMa-3 8B奧數水平直逼GPT-4

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原標題:大模型+蒙特卡洛樹搜索,一招讓LLaMa-3 8B奧數水平直逼GPT-4
關鍵字:節點,問題,答案,模型,算法
文章來源:機器之心
內容字數:0字

內容摘要:


機器之心報道
編輯:陳萍、杜偉通過算法層面的創新,未來大語言模型做數學題的水平會不斷地提高。這幾天,17 歲中專生姜萍在 2024 阿里巴巴全球數學競賽預選賽中取得全球第 12 名的新聞刷了屏。而同時,AI 挑戰賽的成績顯示,在所有 563 支 AI 參賽隊伍中,最高分 34 分,平均分 18 分,趕上了人類選手平均水平。
AI 參與數學競賽的主要短板是邏輯推理能力弱,證明題很難拿到完整得分點。這也是 GPT-4、LLaMA 等當前大語言模型(LLM)在需要策略和邏輯推理的任務中面臨的重大挑戰。
其中的一大障礙是輸出的準確性和可信度,尤其是在需要保證精度的數學上下文中,LLM 在推理時往往容易產生幻覺。輸出結果表面上看似合理,但實際上不相關或事實不正確,最終導致不合理的推理過程。
雖然像 Self-Refine 這樣的重寫技術有助于緩解這種傾向,但依然可能導致現實世界復雜的數學問題產生誤導性或錯誤的結果。
因此,為了應對這些挑戰,來自復旦大學、上海 AI Lab 的研究者提出了 MCT Self-Refine(MCTSr),將 LLM 與蒙特卡洛樹搜索(MCTS)算法相結合,并重點提高


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