📄 论文总结
基于树结构策略优化的语言模型推理方法
Tree-based Policy Optimization for Language Model Inference
1️⃣ 一句话总结
TreePO是一种通过树状搜索结构优化大语言模型推理过程的策略优化方法，在显著减少计算负担的同时保持探索多样性，实现了推理效率22%-43%的提升。
2️⃣ 论文创新点
1. 树结构自引导采样算法
- 创新点是什么：将序列生成视为树结构搜索过程，利用动态树采样策略和固定长度分段解码
- 与已有方法的区别/改进：通过共享前缀计算和早期剪枝减少每次更新的计算负担
- 为什么有意义：提升推理效率，减少22%-43%的GPU小时消耗
2. 分段采样与早期停止机制
- 创新点是什么：使用连续分段减轻KV缓存负担，并伴随新分支生成和早期停止
- 与已有方法的区别/改进：优化KV缓存利用，减少轨迹级40%和令牌级35%的采样计算
- 为什么有意义：显著提高推理效率，适用于大规模模型训练
3. 树形段级优势估计
- 创新点是什么：结合全局和局部近端策略优化进行段级优势估计
- 与已有方法的区别/改进：更准确地归因稀疏奖励到贡献令牌
- 为什么有意义：增强模型对复杂推理问题的解决能力
4. 启发式采样控制
- 创新点是什么：利用重复子串检测等启发信息进行细粒度控制，无需外部信号
- 与已有方法的区别/改进：通过重复子串检测强制修剪冗余分支，仅选择含格式答案或EOS的路径回溯
- 为什么有意义：减少冗余计算，增强对期望搜索空间的利用
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 在GRPO模型基础上显著提升所有数据集性能（总体准确率从46.63%提升至54.61%）
- 平均带来40%轨迹生成速度和30%令牌处理速度的效率提升
- 在深度28和分段512配置下达到性能峰值，最佳配置因模型而异
实际应用价值
- 适用于大规模语言模型训练，显著降低计算成本
- 支持从基础模型直接训练（RL-zero范式），无需先验监督微调阶段
- 为复杂推理任务提供高效的解决方案
4️⃣ 术语表
- TreePO：基于树结构的策略优化方法，通过树状搜索过程避免序列生成中的冗余计算，显式表示共享前缀并分摊计算
- KV cache：键值缓存机制，用于加速大语言模型推理过程中的计算重用
- 分段树采样：混合段级树搜索和令牌级解码的采样算法，逐步生成段并管理提示队列，以高效生成推理轨迹
- 分支预算转移：将深度d的最大分支预算N[d]平均分配给所有活跃路径，避免短路径导致推理批次过小而利用率低
- TokenPS：每秒处理的令牌数，包括预填充和解码阶段的令牌
- TrajPS：每秒完成的轨迹数，衡量生成完整响应的速度