理。答：建议考虑剩余的步骤。答：提出以下子问题并回答。答：再回答一下子问题。 A5：再次提出问题/子问题。 MCTS搜索：使用MCTS算法根据当前状态和行动空间增量生成候选思维路径。奖励函数：设计一个SLM自定义奖励函数，根据推理步骤评估对最终答案的贡献，并指导MCTS树的扩展。为什么这些动作可以帮助模型更好地探索解决方案空间： 多样性：丰富的动作类型可以让模型尝试不同的推理策略，避免陷入固定思维模式。灵活性：模型可以根据当前状况选择合适的动作，灵
活应对不同的问题。分解：通过将复杂
问题分解为子问题，模型可以 手机号码数据 逐步求解，降低推理难度。验证：通过再次回答子问题，该模型可以检查子问题的答案是否正确，提高结论的准确性。 B.识别阶段（相互一致性）：判别器SLM：使用另一个与目标SLM具有相似能力的SLM作为判别器来评估生成的候选推理轨迹。部分提示：使用候选者推理路径的一部分作为提示，让判别器完成剩余的推理步骤。一致性检查：将判别器执行的推理步骤与原始路径的一致性进行比较，选择彼此一致的路径作为最终答案。相互一致性有助于模型选择正确的推理路径的原因： 外部验证：判别器充当外部评估器，为模型提供客观反馈，避免模型自身评估出现偏差。降低难度：通过部分提示，降低判别器判断的难度，增加给出正确答案的概率。群体的智慧：两个SLM之间的相互验证，类似于人类群体中的同行评估，可以更有效地识别正确答案。 C.最终路径选择：计算最终得分：将候选路径的奖励值与终端节点的信任得分相乘，计算最终得分。选择最佳路径：选择最终得分最高的路径作
为最终答案。 .5 Kuiet-：语言模型可以在说话
之前先教自己思考）贡献将-a扩展到学习推理也 社交网络 社交媒体的影 是它与-a的一个主要区别。主要针对特定任务进行推理学习，而 Kuiet-将推理学习推广到更广泛的文本数据。这使得语言模型能够在更一般的场景中思考并从不同的文本任务中学习。 ）贡献：并行采样算法 这是实现 Kuiet 的关键技术之一。并行采样算法可以有效地为每个标记生成推论，从而使模型能够从大量文本数据中学习推论。 ）其他创新点元令牌、混合头、非近视损失函数等创新都是为了更好地实现 Kuiet 的目标，即让语言模型能够学习推理并提高预测能力。 .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：通过训练过程奖励模型来评估每一步的正确性，并使用波束搜索、前向搜索等树搜索算法搜索解空间，找到最优答案。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 usb 目录 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，
