利用更多的测试时计算增强大语言模型推理能力

已证明，利用更多的测试时计算是一种有效的方法，可以提升大语言模型（LLMs）的推理能力。在多种方法中，验证与改进（verify-and-improve）范式尤为突出，因为它使得模型能够进行动态的解决方案探索并整合反馈。然而，现有的方法通常面临反馈空间受限和缺乏不同方协调训练的问题，导致性能不尽如人意。为了应对这一挑战，我们将这一多回合的改进过程建模为一个马尔可夫决策过程（MDP），并引入了DPSDP（通过动态规划的直接策略搜索），一种强化学习算法，它训练一个演员-评论员（actor-critic）大语言模型系统，通过在自生成数据上进行直接偏好学习，迭代地改进答案。 从理论上讲，DPSDP能够在训练分布内匹配任何策略的性能。通过实证研究，我们使用不同的基础模型实例化DPSDP，并展示了在内外分布基准测试中的改进。例如，在MATH 500基准测试中，通过五轮改进步骤进行多数投票，使用基于Ministral的模型将首次准确率从58.2%提高到63.2%。一项消融研究进一步确认了多智能体协作和外部分布泛化的优势。

主要贡献

方法创新：提出了DPSDP算法，将多回合的推理过程建模为马尔可夫决策过程，并通过直接偏好学习进行答案改进。 1. 性能提升：在多个基准测试中，DPSDP方法显著提升了大语言模型的推理性能，尤其是在内外分布的任务上。 1. 多智能体协作：通过多智能体协作，进一步验证了该方法在面对复杂推理任务时的优势，尤其是在提高外部分布的泛化能力上。