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.6 Google Deep Mind 优化扩展 LLM 测试时间计算比扩展模型参数更高效针对现有 LLM 推理能力有限的缺点，提出以下创新方法和策略：）创新方法 PRM Validator 和 Tree Search算法：估计通过训练奖励过程模型并使用树搜索算法（例如束搜索和前向搜索）来搜索解空间以找到最优答案，从而确定每个步骤的正确性。模型的迭代修正：通过微调LLM，它能够迭代地修改其初始答案，使其逐渐接近正确答案。



）创新策略最优推理时序 斯里兰卡电话号码表 扩展策略：根据提示权重动态选择最佳推理时序策略，最大化性能提升。计算预算权衡：比较推理时间计算和预训练计算，发现对于简单和中等推理任务，推理时间计算可以有效替代额外的预训练计算，从而降低预训练成本。 ) Improvement 性能提升：在相同计算预算下，使用“推理时计算最优扩展策略”可以显着提升LLM的性能，优于传统的best-of-N策略。降低预训练成本：对于简单、中等的推理任务，可以使用推理时间计算来替代额外的预训练计算，从而降低预训练成本。



提高模型泛化能力：通过迭代修正模型，LLM可以从错误中吸取教训，提高推理能力，从而提高模型的泛化能力。谷歌在他们的研究中从简单到复杂列出了三种解决方案，直接从多个答案中选择最佳解决方案的方法（Best of N）和在思维链的每一步提供多个候选方案的方法（Beam Search i）。 Lookahead Search，MCTS 方法的简化版本，连接多个后续步骤。我们可以尽量在推理阶段不要求模型有能力做到这一点，而是让LLM尝试一个问题的多种解决方案，然后对多个答案进行评估和打分，最终得出正确的答案，同时引入过程评估，即基于过程的奖励模型（PRM）。



至于搜索方法，它使用Lookahead Search，这本质上是MCTS的一种特殊形式。 。可能的“逆向工程”（可能的架构图o，来源：下面是这个架构图的详细说明，主要包括四个阶段: 。数据生成 数据生成模块负责创建训练数据，包括：合成数据生成器、人类专家、CoT 数据集（链式思维数据库）、现实世界和沙箱数据。