The Lessons of Developing Process Reward Models in Mathematical 推理论文概述本文是一篇关于推理能力的研究论文，由 Zhenru Zhang 等9位研究者共同完成。
This work from Alibaba provides critical insights into developing effective Process Reward Models (过程奖励模型s) for mathematical 推理 in 大型语言模型 (LLM)s. Through extensive experiments, it identifies key challenges in data annotation and evaluation, demonstrating that Monte Carlo estimation ...
通过自动化过程监督改进语言模型的数学推理能力
通过自动化过程监督改进语言模型的数学推理能力论文概述本文是一篇关于推理能力的研究论文，由 Liangchen Luo 等11位研究者共同完成。
这篇 Google Research 论文介绍了 OmegaPRM,一种新颖的蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法,无需人工标注即可自动收集高质量的过程监督数据用于训练过程奖励模型(PRM)。与仅验证最终答案的结果奖励模型不同,OmegaPRM 通过使用分治算法识别推理链中的第一个错误来提供步骤级监督。收集了超过150万个过程监督标注后,生成的 PRM 显著改进了数学推理:Gemini Pro 在 MATH500 上的准确率从51%提升到69.4%(18.4个百分点),Gemma2 27B 在 MATH500 上从42.3%提升到58.2%。该工作发表于2024年6月,证明自动化过程监督可以以极低的成本匹配或超越人工标注质量,使过程奖励模型能够大规...