用于LLM多步推理的离线强化学习

题为“离线强化学习用于LLM多步推理”的论文似乎深入探讨了将离线强化学习应用于增强大型语言模型（LLMs）的多步推理能力。作者是郝世博，这项工作似乎是对提高LLMs决策能力的技术探索，而无需与环境进行实时交互。这可能标志着在使LLMs在需要复杂的顺序决策的任务中更高效和更有能力方面迈出了一步。提交历史表明，该论文至少经历了一次修订，这表明作者根据反馈或额外的见解改进了他们的研究。对于那些对强化学习和自然语言处理交叉领域感兴趣的人来说，这篇论文可能为推进语言模型的认知能力提供了有价值的见解。- OREO是一种离线强化学习方法，用于增强LLM多步推理能力。 - OREO通过优化软贝尔曼方程，联合学习策略模型和价值函数。 - OREO在数学推理任务和体验智能体控制任务上超过了现有的离线学习方法。 - OREO方法可以在有额外资源时扩展为多次迭代框架。 - 学习到的价值函数可以在测试时引导树搜索，进一步提高性能。