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Wider or Deeper? Scaling LLM Inference-Time Compute with Adaptive Branching Tree Search

Created by
  • Haebom

作者

ゆいちいのうえ、ミサキコウ、ユキイマグク、ソクロキ、タイシナカムラ、タクヤアキバ

概要

この論文では、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を向上させるために、適応分岐モンテカルロツリー探索（AB-MCTS）という新しい推論時間フレームワークを提案します。従来の反復サンプリング方式には外部フィードバックを利用できないという制限があり、AB-MCTSはコーディングなどの作業で利用可能な外部フィードバック信号に基づいて候補応答を拡張したり、既存の応答を見直したりするマルチターンナビゲーションと活用を通じてこれを克服します。最先端モデルを用いた複雑なコーディングとエンジニアリング作業の実験結果から,AB‐MCTSは繰り返しサンプリングと標準MCTSより性能が優れていることを示した。これは、LLMの応答多様性とマルチターンソリューションの改善を組み合わせることが、効果的な推論時間拡張に重要であることを強調しています。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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LLMの推論能力を向上させるための新しい効果的な方法（AB-MCTS）の提示
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外部フィードバック信号を利用して推論プロセスを改善する戦略の有効性を実証
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繰り返しサンプリングの限界を克服し、マルチターンソリューションを改善することでパフォーマンスを向上
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複雑なコーディングとエンジニアリング作業における優れた性能を実験的に検証
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Limitations：
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提案された方法の一般化の可能性に関するさらなる研究の必要性
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さまざまな種類の外部フィードバック信号に対する適応性評価が必要
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特定のモデルやタスクの性能評価結果なので、他のモデルやタスクへの一般化を確認する必要
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計算コストの増加の可能性に関する考察が必要
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