Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing

📄 arXiv: 2404.12253v2 📥 PDF

作者: Ye Tian, Baolin Peng, Linfeng Song, Lifeng Jin, Dian Yu, Haitao Mi, Dong Yu

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-04-18 (更新: 2024-12-10)

备注: NeurIPS 2024

💡 一句话要点

提出AlphaLLM以解决LLMs自我改进问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 自我改进 蒙特卡罗树搜索 复杂推理 数学推理 批评模型 提示合成 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂推理和规划任务中表现不佳，且依赖于高质量数据的微调，受限于数据可用性。
  2. 本文提出AlphaLLM，通过将MCTS与LLMs结合，建立自我改进循环，提升LLMs的能力。
  3. 实验结果显示，AlphaLLM在数学推理任务中显著提高了LLMs的性能，展现了自我改进的潜力。

📝 摘要（中文）

尽管大型语言模型（LLMs）在各种任务中表现出色，但在复杂推理和规划场景中仍面临挑战。现有方法依赖于高质量数据的微调，受限于数据的可用性和质量。为此，本文提出了AlphaLLM，通过将蒙特卡罗树搜索（MCTS）与LLMs结合，建立自我改进循环，从而在无需额外标注的情况下增强LLMs的能力。实验结果表明，AlphaLLM在数学推理任务中显著提升了LLMs的性能，展示了LLMs自我改进的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在复杂推理和规划任务中的自我改进能力不足的问题。现有方法依赖于高质量数据的微调，受限于数据的可用性和质量，导致其在复杂场景中的表现不尽如人意。

核心思路：论文提出的AlphaLLM通过结合蒙特卡罗树搜索（MCTS）与LLMs，建立一个自我改进的循环机制，使得模型能够在没有额外标注的情况下，通过自我评估和反馈来优化输出。这样的设计灵感来源于AlphaGo的成功，旨在解决数据稀缺和反馈主观性的问题。

技术框架：AlphaLLM的整体架构包括三个主要模块：提示合成组件、针对语言任务的高效MCTS方法以及三种批评模型用于提供精确反馈。通过这些模块的协同工作，AlphaLLM能够在复杂的语言任务中进行有效的自我改进。

关键创新：AlphaLLM的核心创新在于将MCTS与LLMs有效结合，形成自我改进的闭环。这一方法突破了传统依赖高质量数据的限制，使得LLMs能够在复杂推理任务中实现自我优化。

关键设计：在设计中，AlphaLLM采用了特定的参数设置和损失函数，以确保MCTS能够高效地在语言任务的广阔搜索空间中进行探索。同时，批评模型的设计确保了反馈的准确性，从而提升了模型的自我学习能力。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，AlphaLLM在数学推理任务中相较于基线模型显著提升了性能，具体提升幅度达到XX%。这一结果展示了该方法在自我改进能力上的有效性，为LLMs的应用提供了新的可能性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育、自动化客服、内容生成等多个领域。通过提升LLMs的自我改进能力，能够在复杂任务中提供更为准确和高效的解决方案，未来可能对智能助手和自动化系统的性能产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Despite the impressive capabilities of Large Language Models (LLMs) on various tasks, they still struggle with scenarios that involves complex reasoning and planning. Recent work proposed advanced prompting techniques and the necessity of fine-tuning with high-quality data to augment LLMs' reasoning abilities. However, these approaches are inherently constrained by data availability and quality. In light of this, self-correction and self-learning emerge as viable solutions, employing strategies that allow LLMs to refine their outputs and learn from self-assessed rewards. Yet, the efficacy of LLMs in self-refining its response, particularly in complex reasoning and planning task, remains dubious. In this paper, we introduce AlphaLLM for the self-improvements of LLMs, which integrates Monte Carlo Tree Search (MCTS) with LLMs to establish a self-improving loop, thereby enhancing the capabilities of LLMs without additional annotations. Drawing inspiration from the success of AlphaGo, AlphaLLM addresses the unique challenges of combining MCTS with LLM for self-improvement, including data scarcity, the vastness search spaces of language tasks, and the subjective nature of feedback in language tasks. AlphaLLM is comprised of prompt synthesis component, an efficient MCTS approach tailored for language tasks, and a trio of critic models for precise feedback. Our experimental results in mathematical reasoning tasks demonstrate that AlphaLLM significantly enhances the performance of LLMs without additional annotations, showing the potential for self-improvement in LLMs.