大型语言模型推理过程中过程奖励模型（PRM）的优化与挑战研究及其应用

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2025-01-16 23:27:12

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内容概要：该论文研究了在解决复杂多步骤推理时，在过程监督(process supervision)方法下训练奖励模型的效果显著优于单纯的结果监督(outcome supervision)，尤其是在难度较高的数学题目上更为突出。通过利用从大数据...

书中讨论了基于概率模型的规划算法，如概率道路图（Probabilistic Roadmaps, PRM）和快速探索随机树（Rapidly-exploring Random Trees, RRT）。 6. **信息理论**：信息理论在机器人感知和决策中扮演重要角色。熵、...

UnBBayes贝叶斯网和其他概率模型的框架和GUI。 UnBBayes是用Java编写的概率网络框架。它同时具有GUI和API，并具有推理，采样，学习和评估功能。它支持贝叶斯网络，影响图，MSBN，OOBN，HBN，MEBN / PR-OWL，PRM，...

引言大型语言模型 (LLM) 在各种任务中表现出色，但复杂的推理任务，如数学问题求解或代码生成，仍然是 LLM 面临的重大挑战。传统的评估方法，例如最佳 N 个结果 (Best-of-N) 策略，通常无法捕捉推理过程的复杂性。...

在推理过程中，传统的RL方法通常只关注最终结果的奖励，而过程奖励模型（ProcessRewardModel,PRM）则强调对每个中间推理步骤的评估。强化学习是一种通过试错法学习的技术，模型在与环境交互的过程中，根据所采取的...

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