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PRM论文前沿信息_私と日本语の勉强作文(2024年12月实时热点)

内容来源：合毅科技所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

PRM论文

OpenAI 的 o1 究竟是如何工作的？第 2 部分。以下是我最近阅读的关于 LLM 推理的论文和摘要列表。全部基于学习。 0) STaR：自学推理机网页链接归零点。不必总是提示 CoT，而是将其融入默认模型行为中。给定一个（问题，答案）对的数据集，手动整理一些 CoT 跟踪并将它们用作少数样本示例，以生成（理由，答案）三元组（给定一个问题），用于其余数据集（“引导推理”）。对（问题，理由，答案）三元组进行 SFT。对此进行多次迭代，即收集数据重新训练并继续从该新策略中进行采样（在实践中，我观察到人们使用约 3 次迭代）。缺点：只能从正确的三元组中学习。 1）V-STaR：网页链接 STaR 的变体。收集正确/不正确的样本。不正确的样本可用于通过 DPO 训练验证器 LLM。在推理过程中，还使用验证器对各代进行排序。 --- [建议阅读下文 2)] 让我们一步步验证一下：网页链接他们训练了一个过程监督奖励模型 PRM，并展示了它相对于结果监督 RM - ORM 的优势（即，不仅仅是传递一整代并询问它有多好，而是传递单独的 CoT 元素；更精细的分辨率）。数据收集：雇用人工注释每行分步解决方案（数学问题）——成本高昂！！他们获得了一个精选的样本列表，这些样本被自动选为“令人信服的错误答案”解决方案——一种硬样本挖掘形式。 --- 2）提高 LM 中的数学推理能力：网页链接提出 OmegaPRM - 一种使用 MCTS（AlphaGo 风格？是的，论文来自 DeepMind）收集的数据进行训练的流程 RM。作为收集 PRM 数据的策略，他们使用了 SFT-ed Gemini Pro（从 Gemini Ultra 中提取的指示样本）。Gemini Pro 与 OmegaPRM 加权多数投票相结合，在数学基准上取得了不错的改进。仅适用于有黄金答案的情况，不适用于开放式任务。 3）超越答案：网页链接他们不是增加 SFT 数据集中的样本数量（类似 STaR），而是通过向现有 (q,a) 元组附加反射来增加/扩展样本。反射 = 替代推理和后续行动，如类比和抽象）。与 STaR 互补。 4）安静-STaR：网页链接使用 RL（强化方法）并选择从思想中分支出来的理论，以增加正确答案的可能性，然后对其进行训练。添加新的思考开始/结束标记，以及用于将理论流与默认流混合的 MLP。有趣的想法，我觉得由于其复杂性，它无法通过 Bitter Lesson 的筛选。 5）扩展 LLM 测试时间计算：网页链接他们首先估计用户查询的难度，将其放入 5 个难度箱中的一个（我认为他们需要 2048 个样本！）。然后根据查询的难度，他们部署各种技术来估计最佳结果。他们尝试了两类方法：搜索需要 PRM 验证器）和修订（据我所知，他们只进行了内部比较，即他们没有比较搜索与修订）。对于搜索，他们尝试了最佳 N 加权、束流和前瞻。对于较简单的 Q，最佳方法为 N，之后则是光束（前瞻永远不会有回报）。对于修订，他们首先对由 0-4 个不正确的中间步骤组成的样本进行 SFT，然后是正确的解决方案（以教会它自我纠正）。随后，他们测试按顺序应用它还是并行应用它。根据难度箱，存在一个“最佳”顺序与并行比率。 6）特工Q：网页链接真正的主要思想是使用 MCTS 进行测试时间搜索（根据他们获得的性能，而不是根据论文作者）。第二个核心思想是利用“引导式 MCTS”（由 LLM 评委引导）收集的成功和不成功轨迹，通过 DPO 改进基础策略，从而得到“Agent Q”。Agent Q + 测试时间 MCTS 可产生最佳结果。注意：它们在非常特定的环境中运行 - 网络，并专注于一项狭窄的任务：预订餐桌。 7）通过 RL 训练 LM 进行自我纠正：网页链接他们介绍了 SCoRe，一种多轮（多轮=2）强化学习方法。他们表明 STaR 方法在多轮设置中无法改进（由于编辑距离直方图测量的行为崩溃；即 STaR 模型不愿意明显偏离其第一个解决方案）。训练分为两个阶段进行： 1）训练基础模型，使其在第二次尝试时产生高奖励响应，同时强制模型不要改变其第一次尝试（通过 KL div） 2）共同最大化两次尝试的奖励；为了防止崩溃为非自我纠正行为，他们通过添加额外的惩罚来进行奖励塑造，如果模型在第二次尝试中获得更高的奖励，则奖励模型，并严厉惩罚从正确->不正确的转变。 --- 现在就到这里，那么 o1 是如何工作的呢？没有想法，但可能涉及上述想法+大量的计算和规模（数据、参数）。如果我错过了一篇重要的论文，而该论文不是上述想法的明显插入，请告诉我（除非尽管如此，它仍然是开创性的？ :)) 。

BPP-Search：建模新法论文通过以下步骤解决了将自然语言问题转化为数学模型的问题：提出BPP-Search算法 𐟓ˆ 论文提出了BPP-Search算法，该算法结合了Beam Search、过程奖励模型（PRM）和成对偏好算法，以增强树状推理结构（Tree of Thought, ToT）。BPP-Search旨在提高推理的准确性，并减少不必要的节点探索，特别是在复杂的数学建模推理任务中。引入StructuredOR数据集 𐟓š 为了弥补现有数据集在建模过程注释上的不足，论文发布了一个名为StructuredOR的新数据集。这个数据集详细记录了完整的数学建模过程，包括变量定义等，而不仅仅是目标值。StructuredOR数据集提供了自然语言问题及其对应的模型数据，并包含了详尽的建模过程注释，使得数据集适用于基于强化学习的方法。结合PRM和启发式算法 𐟔犨–‡探索了将PRM与不同的启发式算法（如Beam Search和Greedy）结合使用，以提高节点选择的效率和准确性。通过PRM提供的分数来指导节点选择，BPP-Search算法能够在树结构中有效探索，避免穷举搜索，同时提高准确性。实现成对偏好算法 𐟤 为了解决PRM在推理最终层中难以区分相似候选答案的问题，论文提出了成对偏好算法。该算法通过比较所有成对组合的候选答案，并计算每个候选答案的平均成对偏好分数来增强决策过程。这种方法减少了依赖于单个分数的偏差，并提高了最终答案选择的鲁棒性和准确性。广泛的实验验证 𐟧ꊨ–‡在StructuredOR、NL4OPT和MAMO-ComplexLP数据集上进行了广泛的实验，验证了BPP-Search算法在效率和准确性方面优于基线方法和当前最先进方法。实验结果表明，BPP-Search算法在解决运筹学中的复杂推理任务方面具有优越性，能够快速准确地检索正确的解决方案。通过这些步骤，论文不仅提供了一个新的数据集来支持数学建模任务，还提出了一个新的算法框架来提高从自然语言到数学模型转换的效率和准确性。

ai前沿动态 #大模型日报# 【用奖励进展扩展LLM推理的自动化流程验证器】链接：论文概述：本文旨在解决现有过程奖励模型 (PRM) 在使用自动标注数据训练时，改进大型语言模型 (LLM) 推理能力效果有限的问题。作者提出了一种新的过程奖励定义方法和相应的过程优势验证器 (PAV)，显著提高了 LLM 推理的计算效率和样本效率。与仅使用结果奖励模型 (ORM) 相比，PAV 在测试时搜索中准确率提高了 8% 以上，计算效率提高了 1.5-5 倍；在在线强化学习中，样本效率提高了 5-6 倍，准确率提高了 6% 以上。PAV 训练的策略还具有更好的 PassN 性能。

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大模型推理增强：6篇论文带你入门在大模型领域工作的朋友们，或者打算踏入这个领域的朋友们，大家都知道，推理能力是大模型的核心指标，其他能力都比不上它重要。自从OpenAI发布了o1推理增强模型后，Google等公司也在积极跟进。最近很多人问我，关于LLM推理增强和o1闭源模型，有哪些相关论文可以看。正好赶上国庆假期，是一个充电的好时机，我和业内大厂的技术同学一起整理了6篇关于LLM推理增强的论文，很有可能分别对应o1背后用到的几种技术。现在一次性分享给大家，欢迎一起讨论！ 1️⃣ OpenAI o1系统卡这篇论文对o1模型进行了粗略介绍，虽然没有透露技术秘方，但从参考文献中可以推测出可能用到的技术。 2️⃣ 自一致性这是Google去年早期发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。 3️⃣ STaR和Quiet-STaR 这两篇论文分别是Stanford在2022年和2024年初提出的推理数据合成方法。它们可以自动合成数据，针对答案明确的推理任务，LLM可以根据prompt和answer自动补全中间的思维链，这个方法高效且自动化。 4️⃣ RLHF：过程监督 OpenAI去年提出的过程监督技术，与ORM不同，ORM只对最终答案进行打分，而PRM则对推理过程中每个步骤进行打分，更为细腻科学。我们也可以看到o1技术报告的引用文献中有PRM，推断大概率o1模型用到了这个技术。 5️⃣ GenRM：生成式验证器 Deepmind团队今年提出的生成式RM（generative verifier），与OpenAI发布的CriticGPT是同一种技术。不同于现在业界所用的判别式RM，生成式RM能做token级别的预测，而不是预测一个整体分数。 6️⃣ 自我一致性这是Google今年发表的一篇论文，讨论了在推理过程中使用多样性的推理链（CoT），通过多次采样获得一致性的答案，效果比CoT prompting更好。这启发我们，针对答案明确的推理任务，可以生成并评估多样性的思维链，为RL打开更多样的状态空间。祝大家节日快乐，一起进步，享受这个假期吧！

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