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Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre de temps d'inférence appelé recherche arborescente de Monte Carlo adaptative à branchements (AB-MCTS) pour améliorer la capacité d'inférence des modèles de langage à grande échelle (LLM). Les méthodes d'échantillonnage itératif conventionnelles présentent la limitation de ne pas pouvoir utiliser de rétroaction externe, ce que l'AB-MCTS surmonte grâce à l'exploration et à l'exploitation multi-tours pour élargir les réponses candidates ou reconsidérer les réponses existantes en fonction des signaux de rétroaction externes disponibles dans des tâches telles que le codage. Les résultats expérimentaux obtenus sur des tâches complexes de codage et d'ingénierie utilisant des modèles de pointe montrent que l'AB-MCTS surpasse l'échantillonnage itératif et le MCTS standard. Cela souligne l'importance de combiner la diversité des réponses des LLM avec l'amélioration des solutions multi-tours pour une extension efficace du temps d'inférence.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Présentation d'une nouvelle méthode efficace (AB-MCTS) pour améliorer la capacité de raisonnement des LLM
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Démontrer l'utilité d'une stratégie qui améliore le processus d'inférence en exploitant les signaux de rétroaction externes
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Surmonter les limites de l'échantillonnage itératif et obtenir des améliorations de performances grâce à des améliorations de solutions multi-tours
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Performances supérieures vérifiées expérimentalement sur des tâches complexes de codage et d'ingénierie
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Limitations:
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Des recherches supplémentaires sont nécessaires pour déterminer la généralisabilité de la méthode proposée.
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Nécessité d'évaluer l'adaptabilité à différents types de signaux de rétroaction externes
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ÉTant donné qu’il s’agit de résultats d’évaluation des performances pour des modèles et des tâches spécifiques, il est nécessaire de vérifier s’ils peuvent être généralisés à d’autres modèles et tâches.
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Il est nécessaire de réfléchir à la possibilité d’une augmentation des coûts de calcul.
