Оригинальная статья: https://arxiv.org/abs/2404.05449
Авторы: Wenyang Hui, Chengyue Jiang, Yan Wang, Kewei Tu

Аннотация

Крупные языковые модели (LLMs) демонстрируют впечатляющие возможности в рассуждениях и планировании при использовании методов, основанных на деревьях поиска. Однако, поскольку такие методы игнорируют предыдущий опыт поиска, они часто повторяют одни и те же ошибки. Для решения этой проблемы был предложен Reflection on search Trees (RoT) — фреймворк рефлексии для улучшения производительности методов подсказок, использующих деревья поиска.

RoT использует мощную языковую модель для создания рекомендаций на основе опыта предыдущего поиска, чтобы повысить возможности более слабой модели. Эти рекомендации представляют собой инструкции по решению задачи с использованием деревьев поиска, которые помогают избежать повторения прошлых ошибок.

Кроме того, был предложен новый метод выбора состояния, позволяющий выявлять ключевую информацию из истории поиска для создания более специфических и полезных рекомендаций. В ходе экспериментов было установлено, что RoT значительно улучшает производительность LLM при решении задач рассуждений и планирования, используя различные методы подсказок на основе деревьев поиска, такие как BFS и MCTS.

Методы, не основанные на деревьях поиска, например Chain-of-Thought, также могут извлечь пользу из рекомендаций RoT, поскольку RoT предоставляет специфические для задачи знания, извлеченные из опыта поиска.

Основные заметки

Улучшение принятия решений ИИ с помощью метода RoT

В быстро развивающейся области искусственного интеллекта улучшение алгоритмов для повышения производительности и сокращения числа ошибок является постоянной задачей.

Методы поиска в деревьях выделяются своей способностью улучшать рассуждения и планирование, но часто сталкиваются с повторением прошлых ошибок. RoT предлагает решение этой проблемы, обучая языковые модели на основе их предыдущего опыта.

Обзор технологии

Техники поиска в деревьях

Методы поиска, такие как BFS, A* и MCTS, играют ключевую роль в исследовании множества возможных вариантов для нахождения оптимальных решений.

Их интеграция с крупными языковыми моделями значительно продвинула выполнение задач в области планирования, рассуждений и разработки стратегий. Тем не менее, модели часто не извлекают уроки из предыдущих ошибок, что снижает эффективность их работы.

Фреймворк RoT направлен на устранение этих недостатков.

Основы RoT

Фреймворк RoT представляет собой новый подход к рефлексивному моделированию принятия решений. Его ключевые этапы:

Создание и выбор состояний:
Строятся деревья поиска на основе предыдущих результатов, выделяются состояния, оказавшие значительное влияние на исход.
Генерация рекомендаций:
Используется сильная LLM для создания инструкций из выбранных состояний, которые помогают слабой модели принимать более обоснованные решения.
Извлечение ключевой информации:
Данные анализируются из истории поиска для выделения критических состояний и действий, на основе которых формируются практические рекомендации.

Results of Experiments

RoT framework demonstrated excellent performance on a wide range of tasks and proved to be very successful in complex scenarios that require an accurate solution.

Following improvements were observed:

Improved Accuracy
Improved Task Execution Efficiency
Reduced repetitive mistakes

Significance of RoT

Способность RoT минимизировать повторение ошибок делает его ценным инструментом, особенно в областях, где цена ошибок высока.

Эта методология не только улучшает текущее выполнение задач, но и предоставляет языковым моделям возможность адаптироваться и учиться, что особенно важно для работы в сложных условиях.

Выводы

Фреймворк Reflection on search Trees (RoT) представляет собой значительный шаг вперед в повышении эффективности, точности и способности языковых моделей учиться на собственном опыте.

Этот подход не только улучшает производительность моделей, но и открывает новые возможности для их применения в реальных сценариях.

По мере развития ИИ такие методы, как RoT, станут ключом к раскрытию полного потенциала технологий, делая их более надежными и универсальными для решения сложных задач.

Дополнительные ресурсы

Ознакомиться с методологией RoT можно на GitHub, где размещены полезные материалы для интеграции этого подхода в проекты — https://github.com/huiwy/reflection‑on‑trees
Если было полезно\интересно — мой тгк с новостями\статьями.

Повышение эффективности принятия решений ИИ с помощью метода «Рефлексия на деревьях поиска» (RoT)