DPT 方法提出:用路径多样性惩罚缓解大模型并行推理模式坍缩
原文标题:Parallel Thinking for Large Language Model with Path Diversity
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论文指出基于强化学习的并行思维常出现推理路径同质化,削弱多假设探索的意义。作者提出 Diverse Parallel Thinking(DPT),通过惩罚并行路径前缀相似度奖励差异化推理策略,在多个推理基准上超过已有并行思维方法并开源代码。
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DPT 用惩罚并行路径前缀相似度的 RL 方法,缓解并行思维模式坍缩并取得 SOTA。
- •论文指出基于 RL 的并行思维常出现路径同质化,削弱多假设探索的意义
- •DPT 通过惩罚并行路径前缀相似度,奖励模型发展差异化推理策略
- •在多个推理基准上超过已有并行思维方法,达到 SOTA
- •作者将路径多样性验证为提升并行思维的关键要素,代码已开源
为什么重要:若并行采样只是重复同一思路,算力换来的多样性就是虚的;这条给出可操作的训练侧修正方向。
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