当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

蒙特卡洛树搜索在线播放_蒙特卡洛树搜索算法(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

蒙特卡洛树搜索

阿里在研的对标o1模型的技术： Marco-o1 Marco-o1 结合了链式思维（Chain-of-Thought, CoT）微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）、反思机制以及创新的推理策略，专为解决复杂的现实问题任务而优化。不过目前只是发了论文，还未发布对应的产品。

【阿里巴巴开源推理模型Marco-o1】阿里巴巴团队开源了Marco-o1，旨在增强模型的推理能力，并有效应对开放性问题中缺乏明确标准和可量化奖励的挑战。Marco-o1融合思想链微调、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）和推理行动策略等多项前沿技术。为了训练Marco-o1，研究人员构建一个多元化的数据集组合，包括Open-O1 CoT数据集、以及专为推理任务设计的Marco-o1指令数据集。这些数据集不仅丰富了模型的学习资源，还特别强化其在处理复杂推理任务时的能力。这种灵活性使得模型能够在保证准确性的前提下，根据计算资源的可用性进行自我调节，从而实现性能与效率的最佳平衡。

MetaGPT开源了一款用AI agent设计AI的框架：SELA SELA使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来优化AI设计，它能从实验反馈中学习，在20个机器学习数据集上实现了最优性能 github：网页链接论文：网页链接「MetaGPT」「SELA」AIGCLINK的微博视频

LLaMA版o1开源，数学大提升！最近，上海AI Lab团队发布了他们的最新成果——LLaMA版o1项目。这个项目的目标是复刻OpenAI的o1推理大模型，并且已经将相关代码开源了。LLaMa版o1采用了蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习、PPO以及AlphaGo Zero的双重策略范式，使得模型在数学能力上有了显著的提升。其实，这个项目早在2024年6月就开始了，当时团队就在探索如何通过蒙特卡洛树搜索来提高大模型的数学能力。他们的研究在开发者社区中引起了不小的关注。随着OpenAI o1系列的发布，团队进一步升级了算法，专注于解决数学奥赛问题，作为OpenAI草莓项目的开源版本。到了10月初，团队发布了一篇新论文，介绍了他们使用成对优化的方法来提高Llama模型在数学奥赛中的表现。在AIME2024基准测试中，优化后的LLaMA-3.1-8B-Instruct模型在30道题中做对了8道，超过了除o1-preview和o1-mini之外的其他商业闭源方案。到了10月底，团队宣布他们在复刻OpenAI o1的努力中取得了重大进展。他们成功使模型在学习过程中通过与搜索树交互获得高级思维能力，且无需人工标注。项目在不到一周的时间内就完成了开源。目前，LLaMA版o1已经开源了预训练数据集、预训练模型和强化学习训练代码。OpenLongCoT-Pretrain数据集包含超过10万条长思维链数据，每条数据都包含一个完整的数学问题推理过程，包括思考内容和评分结果。这样的数据集使得模型能够读取和输出类似o1的长思维链过程。尽管预训练代码尚未发布，但推荐使用LLaMaFactory作为替代。在预训练模型的基础上，可以继续进行强化学习训练。训练过程包括使用蒙特卡洛树搜索进行自我对弈、将经验存储在优先经验回放缓冲区中、从缓冲区采样批次数据进行训练以及更新模型参数和经验优先级。训练代码中还使用了LoRA进行参数高效微调、PPO算法作为策略优化方法、GAE算法用于计算优势函数以及优先经验回放提高训练效率等关键技术点。 LLaMA-O1的代码发布在名为SimpleBerry的GitHub账号下，该账号并没有特别简介，显得相当神秘。与SimpleBerry相关的账号和官网只透露其为一个研究实验室，并未透露更多研究方向信息。

如果您对OpenAI o1 感兴趣，就必须关注这个项目！一组研究人员正在积极致力于使用 AIatMeta Llama 复制 OpenAI o1！ 𐟤縷Œ一小组发布了 Llama Berry，这是一种推理时间方法，可将 Llama 3.1 8B 指令在 GMS8K 上提升至 96%，在 MATH500 上提升至 76.6。 Llama Berry 在推理过程中使用成对偏好奖励模型 (PPRM) 将迭代自改进与蒙特卡洛树搜索 (SRMCTS) 相结合，将 MATH 上的性能从 47.2% 提升至 75.3%，将 AIME2024 上的性能从 6.7% 提升至 26.7。 𐟤便›⩘Ÿ报告称，他们“成功地使模型在学习过程中无需人工注释，通过与搜索树的交互获得高级思维技能”。他们计划最迟在11月底完成第一次培训和评估！ 𐟑€

AlphaGo揭秘：如何胜顶尖？ AlphaGo 真是个传奇，它不仅打败了世界顶尖的棋手，还展示了围棋中的一些绝妙策略。𐟎‰ 很多人以为围棋靠的是记忆定式，但其实不然，关键在于在每一种情况下做出最优的决策。最终目标是利用博弈树在给定的状态下找到最高胜率的下法。𐟌𓊊那么，AlphaGo 究竟是如何实现这一点的呢？𐟤” 这个问题没有直接答案。首先，你无法提前知道对手的策略——对手可能是个围棋国手，也可能只是一个刚学会围棋的新手。如果对手是业余玩家，你可能只需要选择简单的策略就能轻松获胜。但如果是高手，同样的策略就会失效。𐟘… 作为人工智能的杰作，AlphaGo Zero 集成了多种方法。今天，我们重点介绍 AlphaGo 中的蒙特卡洛树搜索（MCTS/Monte Carlo Tree Search），这是所有现代围棋程序中最核心的算法。𐟒ꊊ蒙特卡洛树搜索通过多次模拟博弈来预测最优行动。它的工作原理如下：选择：从当前状态开始，根据一定的策略选择一个未完全探索的节点进行扩展。通常使用 Upper Confidence Bound（UCB）公式来选择节点，以平衡探索（Exploration）和利用（Exploitation）。𐟔 扩展：对选择的节点进行扩展，添加新的子节点代表可能的行动。𐟌𑊦衦‹Ÿ：从扩展后的节点开始，进行随机模拟，直到博弈结束，得到一个结果。𐟎𒊥向传播：将模拟的结果反向传播回根节点，更新路径上节点的统计信息，如访问次数和获胜次数。𐟓ˆ 借助蒙特卡洛树搜索，AlphaGo 能够在庞大的围棋状态空间中进行有效搜索，结合深度神经网络评估棋局和预测落子获胜概率，大大提高了搜索效率和准确性，使其在围棋比赛中战胜了人类最顶尖的棋手。𐟑

「模型时代」15分钟人工智能简史：从AlphaGo到GPT-o1背后的算法 Art of the Problem的一只人工智能科普视频，原标题是“人工智能如何学会思考”。看完之后，觉得很精彩的，一刻钟的篇幅，就把神经网络这十年左右的进展讲得非常清楚（从AlphaZero强化学习到o1涉及的思维树）。作者 10 年前就在可汗学院讲课了，内容涉及信息压缩、熵等香农信息论题目。本只视频主要讲三个内容： *** 1、思维模型需要两个要素世界模型(World Model)：可以理解为一个模拟器，用来预测环境如何随行动而变化算法(Algorithm)：利用世界模型做出决策的过程 2、算法演进早期规则系统："只会数棋子分值的计算器" TD Gammon："第一个靠自己玩游戏学会了'看局势'的AI" AlphaGo："会像职业棋手一样'思考'的AI - 知道该算哪些棋，该放弃哪些分支" AlphaGo Zero："不要人类经验，完全自学成才的天才棋手" MuZero："不用教规则，看着你玩就能学会的模仿大师" 蒙特卡洛树搜索(MCTS)："不用算完所有可能，随机试几次就知道哪条路靠谱" 政策网络："告诉AI'下一步该看哪里'的直觉老师" 价值网络："告诉AI'这盘棋赢面有多大'的评分老师" 思维链(Chain of Thought)："强迫AI像解数学题一样'写出计算过程'" 思维树(Tree of Thought)："让AI不要钻牛角尖，多想几种可能性" ARC测试："考AI是否真懂规律，而不是背答案的智力测试" 3、一个思考题 AI目前实现的推理究竟是精致的模仿还是真正的理解？如果系统能可靠地推理出正确的结论，它的实现方式是否重要？这个问题目前仍在争议中，体现了AI领域的一个重要哲学分歧。高飞的微博视频

上海AI Lab团队发布了LLaMA版o1开源项目，复刻了OpenAI的o1推理大模型，采用蒙特卡洛树搜索、Self-Play强化学习等技术，显著提升模型数学能力。在AIME2024基准测试中表现优异，超过部分商业闭源方案。项目已开源预训练数据集、模型和强化学习训练代码，基于谷歌Gemma 2。LLaMA版o1为AI领域带来新机遇和挑战，展现开源界推动AI技术发展的实力。（ITBEAR） LLaMA版o1AI技术#开源项目#

PromptAgent：专家级提示优化论文《PROMPTAGENT: STRATEGIC PLANNING WITH LANGUAGE MODELS ENABLES EXPERT-LEVEL PROMPT OPTIMIZATION》 𐟔 研究背景本文介绍了一种名为PromptAgent的优化方法，旨在自动生成与专家手工制定的提示等效的提示。PromptAgent将提示优化视为策略规划问题，并采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）的原则来策略性地导航专家级提示空间。受人类试错探索的启示，该方法通过反思模型错误并生成有建设性的错误反馈，从而引入精确的专家级见解和深入的指导。PromptAgent在BIG-Bench Hard (BBH)、特定领域和一般NLP任务的12个任务上应用，显示其明显优于其他提示优化基线。 𐟌𑠐romptAgent PromptAgent的核心思想是将提示优化视为一个策略规划问题，使用MCTS来策略性地优化提示过程。MCTS结合了随机模拟与树搜索，不需要对问题领域的明确知识。 MCTS的步骤包括选择、扩展、模拟和回传。在PromptAgent中，每个节点代表一个提示，边代表对提示的修改。模拟步骤评估给定提示的效果，并在回传步骤中更新节点的统计信息。PromptAgent通过反思模型的错误并生成有建设性的错误反馈，这种反馈在有效地引入领域知识和指导深入提示方面起到了关键作用。PromptAgent迭代地利用有洞察力的错误反馈来细化每个版本的提示。从初始提示开始，PromptAgent系统地在树结构中增长提示空间，并优先选择高奖励的路径来导航专家级提示的广阔空间。 𐟔 PromptAgent Meta Prompts 重点关注错误反馈和状态转移部分的prompts: ❗️error_feedback: 描述了为语言模型设计的提示在某些情况下是错误的，并提供了关于为什么这些提示是错误的详细分析。结构包括：描述当前提示、列出错误示例、详细分析每个错误示例的原因、总结可以改进的所有方面。 ❗️state.transit: 用于描述语言模型设计的提示及其错误。结构包括：描述当前提示、列出错误示例、基于这些错误列举出提示的问题及原因、列出之前的提示及其修改轨迹。还有一个部分要求基于上述信息编写新的提示，并提供了一些编写新提示的指导原则。

【MetaGPT开源AFLOW】MetaGPT 开源 AFLOW，这是一种利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术自动搜索和优化代理工作流（Agentic Workflow）的工具。AFLOW 能够完全自动化地构建与优化代理工作流问题，从而让用户免去了手动编写代码和调试提示词的繁琐过程。这项技术代表提示词自动优化领域的又一重要进展，通过MCTS算法，AFLOW不仅接管了代理工作流的生成与优化，而且在性能上显著优于现有的工作流自动化解决方案，甚至超过了所有手工构建的工作流基线。统计数据显示，AFLOW相较于传统手动方法平均提升了5.7%，而相对于其他自动化方法，则实现了高达19.5%的性能提升。在所测试的六个任务中，AFLOW均表现出色。