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微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

释放双眼,带上耳机,听听看~!
微软近日推出了XOT方法,灵感来自谷歌DeepMind的AlphaZero,利用紧凑的神经网络,来增强AI模型推理能力。该算法整合了强化学习和蒙特卡洛树搜索能力,进一步提高解决问题的有效性。

微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

11 月 15 日消息,微软近日推出了名为“Everything of Thought”(XOT)的方法,灵感来自谷歌 DeepMind 的 AlphaZero,利用紧凑的神经网络,来增强 AI 模型推理能力。

微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

微软和佐治亚理工学院、华东师范大学合作开发了该算法,整合了强化学习(reinforcement learning)和蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 能力,在复杂决策环境中,进一步提高解决问题的有效性。

IT之家注:微软研究团队表示
XOT 方法可以让语言模型扩展到不熟悉的问题上,在 Game of 24、8-Puzzle 和 Pocket Cube
严苛测试中提升明显。结果表明,XOT 明显优于其他方法,甚至解决了其他方法失败的问题。但是,XOT 并没有达到 100% 的可靠性。

微软推出XOT方法,利用紧凑神经网络增强AI推理能力

XOT 框架包括以下关键步骤:

  • 预训练阶段:MCTS 模块在特定任务上进行预训练,以学习有关有效思维搜索的领域知识。轻量级策略和价值网络指导搜索。思想搜索: 在推理过程中,预训练的 MCTS 模块使用策略 / 价值网络来有效地探索和生成 LLM 的思想轨迹。
  • 思想修正:LLM 审查 MCTS 的思想并识别任何错误。修正的想法是通过额外的 MCTS 模拟产生的。
  • LLM 推理: 将修改后的想法提供给 LLM 解决问题的最终提示。

IT之家在此附上论文 [PDF] 地址,感兴趣的用户可以深入阅读。

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