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11-30 17:35
📄 论文总结
基于树搜索的大语言模型智能体强化学习 / Tree Search for LLM Agent Reinforcement Learning
1️⃣ 一句话总结
本文提出了一种基于树搜索的分组智能体强化学习方法,通过共享路径和构建过程监督信号,有效解决了长期多轮任务中奖励稀疏的问题,并在多项问答任务中优于传统链式方法。
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基于树搜索的大语言模型智能体强化学习 / Tree Search for LLM Agent Reinforcement Learning
本文提出了一种基于树搜索的分组智能体强化学习方法,通过共享路径和构建过程监督信号,有效解决了长期多轮任务中奖励稀疏的问题,并在多项问答任务中优于传统链式方法。
TreePO:基于启发式树建模弥合策略优化效果与推理效率之间的差距 / TreePO: Bridging the Gap of Policy Optimization and Efficacy and Inference Efficiency with Heuristic Tree-based Modeling
这篇论文提出了一种名为TreePO的新方法,通过将文本生成视为树状搜索过程,在提升大语言模型推理多样性的同时,大幅降低了计算成本和采样时间,实现了效果与效率的双重优化。