rStar Math：小型LLMs可以通过自我进化的深度思维掌握数学推理

rStar-Math代表了人工智能领域的一项重大进步，特别是在增强小型语言模型（SLMs）的数学推理能力方面。这种方法的独特之处在于它不依赖于从更大、更强大的模型中提取信息，这在人工智能开发中是一种常见做法。相反，rStar-Math采用了一种新颖的方法，利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来自我演化SLMs，使它们能够生成自己的高质量训练数据。 该方法引入了三项关键创新：代码增强的思维链数据合成，新的过程奖励模型训练和自我演化配方。这些创新共同推动SLMs实现了最先进的性能，这一点在MATH基准测试和AIME问题的准确性显著提高中得到了证明。 rStar-Math特别引人注目的地方在于其系统2深度思考方法，使模型在解决问题时表现出内在的自我反思。这与更常见的系统1方法有着显著不同，后者侧重于快速、直觉性的反应。rStar-Math中的过程奖励模型（PPM）至关重要，因为它识别了关键的定理应用步骤，塑造了政策模型的性能上限。 对于那些对人工智能和机器学习技术方面感兴趣的人，该指南提供了有关PQM算法、训练过程以及使用MCTS生成解决方案轨迹的更多细节。GitHub上代码和数据的可用性也使其对进一步探索和研究变得更加容易。 总之，rStar-Math不仅仅是对现有人工智能能力的渐进更新；它是一种变革性方法，使较小的模型能够独立达到高水平的数学推理能力，这可能对未来在教育、研究等领域的人工智能产生广泛影响。- rStar-Math是一个自我进化的数学推理方法，通过MCTS和SLMs提高数学推理能力。 - rStar-Math通过生成验证的推理轨迹来训练策略SLM和PPM。 - rStar-Math通过四轮自我进化提高SLMs的数学推理能力。 - rStar-Math在MATH基准测试中准确率从58.8%提高到90.0%。 - rStar-Math在AIME 2024中解决了53.3%的问题，排名前20%。 - rStar-Math的方法在生成训练数据和提高SLMs推理能力方面取得成果。 - rStar-Math是一种自我进化的System 2深度思考方法，提高小型LLM的数学推理能力。 - rStar-Math通过自动生成高质量的训练数据来训练模型。 - rStar-Math在多个挑战性的数学基准测试中表现出色。 - rStar-Math的关键发现包括自我反思能力和PPM的有效性。 - PPM在System 2深度思考中起到关键作用。 - rStar-Math的性能主要由奖励模型决定。 - rStar-Math具有广泛的泛化能力，可以应用于其他领域的推理任务。 - rStar-Math的自我生成训练数据的方法可以扩展到其他推理领域。 - rStar-Math的性能可以通过收集更具挑战性的数学问题来提高。 - 使用AdamW优化器和线性学习率调度器进行训练。 - 使用PPM训练ORM和PQM模型。 - ORM使用最高和最低平均Q值的轨迹作为正负样本进行训练。 - PQM使用步骤级别的Q值作为奖励标签进行训练。 - 使用不同模型进行数据生成和评估。 - 使用MCTS生成候选解轨迹。 - 使用PPM评分选择最佳轨迹作为最终答案。 - 提供了两个示例问题的解答。