

Rstar
簡介 :
rStar是一個自我博弈相互推理方法,它通過將推理過程分解為解決方案生成和相互驗證,顯著提升了小型語言模型(SLMs)的推理能力,無需微調或使用更高級的模型。rStar通過蒙特卡洛樹搜索(MCTS)和人類推理動作的結合,構建更高質量的推理軌跡,並通過另一個類似能力的SLM作為鑑別器來驗證這些軌跡的正確性。這種方法在多個SLMs上進行了廣泛的實驗,證明了其在解決多樣化推理問題方面的有效性。
需求人群 :
rStar適合那些希望提升小型語言模型推理能力而無需進行復雜微調的研究人員和開發者。它特別適合於需要解決複雜推理問題的場景,如自動問答、自然語言推理等。
使用場景
在自動問答系統中,利用rStar提升問題回答的準確性。
在自然語言推理任務中,使用rStar提高模型的推理正確率。
在智能對話系統中,通過rStar增強對話的連貫性和邏輯性。
產品特色
自我博弈相互推理:通過自博弈的方式,提升小型語言模型的推理能力。
蒙特卡洛樹搜索(MCTS):結合人類推理動作,構建高質量的推理軌跡。
SLMs鑑別器驗證:使用另一個SLM作為鑑別器,驗證推理軌跡的正確性。
無需微調或高級模型:直接提升現有模型的推理能力。
廣泛的實驗驗證:在多個SLMs上進行實驗,證明其有效性。
顯著提升推理問題解決率:如GSM8K問題解決率顯著提高。
使用教程
1. 準備Python 3.10、CUDA 12、最新版PyTorch、transformers和vllm環境。
2. 克隆rStar的GitHub倉庫到本地。
3. 根據需要調整run_gsm8k_generator.sh腳本中的參數,如數據集名稱、模型檢查點路徑等。
4. 運行rStar生成器,通過執行run_gsm8k_generator.sh腳本開始生成推理軌跡。
5. 使用rStar鑑別器驗證生成的推理軌跡,確保推理的正確性。
6. 分析實驗結果,評估rStar在特定任務上的表現。
7. 根據實驗結果調整模型參數或推理策略,以進一步提升性能。
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