清华大学与加州理工学院联合研究团队提出了一种新的自训练方法——强化自训练方法 ReST-MCTS*，其通过树搜索 MCTS* 策略引导过程，并利用奖励信号进行验证和LLM自训练。该方法在相同搜索预算下，相比LLM推理基线实现了更高的准确率。虽然目前研究存在局限性，如需证明ReST-MCTS*可以推广到其他推理任务，但预计在未来将有助于价值模型和策略模型进行更好的自训练。同时，他们还将探索如何构建更有效的奖励模型来验证推理路径的正确性。关于研究结果的详细信息，请参阅腾讯混元大模型生成的全文。
强化自训练方法：ReST-MCTS 和奖励信号的结合
近日，由清华大学和加州理工学院联合研究团队提出了一种新的自训练方法——强化自训练方法（ReST-MCTS）。这种新型自训练方法不仅能够在相同搜索预算下提高预测准确性，而且有望拓展到其他推理任务。
ReST-MCTS是一种基于树搜索的机器学习算法，它能够通过构建树状结构对复杂的决策问题进行建模和模拟。相比于传统的LLM推理基础，ReST-MCTS可以在更短的时间内收敛，从而实现更快的推理速度。
然而，尽管ReST-MCTS具有许多优势，但仍然存在一些局限性。例如，对于某些复杂的问题，传统LLM推理可能无法获得良好的结果。在这种情况下，ReST-MCTS可能会因为过度依赖计算资源而变得过拟合，从而导致推理性能下降。
为了解决这些问题，研究团队引入了奖励信号的概念。奖励信号是用于评价推理结果的度量，它可以用来验证推理路径的正确性，也可以用来衡量搜索过程中的最佳策略。通过引入奖励信号，研究人员可以更加有效地评估和优化ReST-MCTS，从而提高推理性能。
在这个过程中，研究人员还需要进一步研究如何构建更有效的奖励模型来验证推理路径的正确性。他们计划开发一种新颖的奖励模型，它可以自动根据实际需要调整权重，以更好地反映推理过程中的各种因素。
此外，他们还计划探讨如何将ReST-MCTS应用于其他类型的推理任务，如图像识别、自然语言处理等。这不仅可以丰富他们的研究成果，也有望推动相关领域的技术创新和发展。
总的来说，ReST-MCTS作为一种新型的自训练方法，有望为我们提供一个新的视角来看待机器学习和推理问题。尽管还有许多挑战需要解决，但随着研究的深入，我们有理由相信ReST-MCTS将会取得更大的突破。