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En este artículo, proponemos un nuevo marco de tiempo de inferencia denominado búsqueda de árboles de Monte Carlo de ramificación adaptativa (AB-MCTS) para mejorar la capacidad de inferencia de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Los métodos de muestreo iterativo convencionales presentan la limitación de no poder utilizar la retroalimentación externa, pero AB-MCTS la supera mediante la exploración y explotación multivuelta para ampliar las respuestas candidatas o reconsiderar las existentes con base en las señales de retroalimentación externa disponibles en tareas como la codificación. Los resultados experimentales en tareas complejas de codificación e ingeniería utilizando modelos de vanguardia muestran que AB-MCTS supera al muestreo iterativo y al MCTS estándar. Esto resalta la importancia de combinar la diversidad de respuestas de los LLM con la mejora de la solución multivuelta para una extensión efectiva del tiempo de inferencia.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un nuevo método efectivo (AB-MCTS) para mejorar la capacidad de razonamiento de los LLM
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Demostrar la utilidad de una estrategia que mejora el proceso de inferencia aprovechando las señales de retroalimentación externa
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Superar las limitaciones del muestreo iterativo y lograr mejoras de rendimiento mediante mejoras en las soluciones multi-turno
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Rendimiento superior verificado experimentalmente en tareas complejas de codificación e ingeniería
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Limitations:
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Se necesitan más investigaciones para determinar la generalización del método propuesto.
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Necesidad de evaluar la adaptabilidad a varios tipos de señales de retroalimentación externa
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Dado que estos son resultados de evaluación de desempeño para modelos y tareas específicos, es necesario verificar si se pueden generalizar a otros modelos y tareas.
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Es necesario considerar la posibilidad de un aumento de los costos computacionales.
