桌子左 摘要和介绍1 
 
 
 
 
 
 相关作品 初步 Q*:LLM的通用,多功能和敏捷讨论框架 实验 结论与参考 3 初步 3.1 Formulate the Multi-step Reasoning of LLMs as an MDP 3.2 A* Search A* [30] 是一个重要的 heuristic 搜索算法在决策规划 [38],多代理路径寻找 [39] 和限制推理 [40] 最初,A* 被建议在路径规划问题中找到从源 s 到目标 g 的最短路径。 它将每个边界顶部 n 与一个值 f(n) = g(n) + h(n) 关联,其中 g(n) 是从源 s 和 h(n) 的累积路径成本,是估计从 n 到目标 g 的最短路径的成本的 heuristic 值。 4 Q*:LLM的通用,多功能和敏捷讨论框架 因此,当应用于多步推理问题时,LLM可能会在后续推理轨道中引入错误,幻觉和不一致的陈述,如果任何以前的步骤不正确,这可能无法解决当前问题。事实上,鉴于LLMs以有限的计算资源生产每个代币,没有办法投入更多的计算努力来解决困难的问题。 4.1 Estimation of Optimal Q-value 4.2 Deliberative Planning with A* 
 
 
 
 
 
 
 作者 : (一)王,天空AI; (二)南京科技大学、南京科技大学; (三)浙江柳,南京技术大学; (四)李,天空AI; (5)Jujie He,天空AI。 Authors: (一)王,天空AI; (二)南京科技大学、南京科技大学; (三)浙江柳,南京技术大学; (四)李,天空AI; (5)Jujie He,天空AI。 
 
 本文在 CC BY 4.0 许可证下提供。 本文在 CC BY 4.0 许可证下提供。 可用 档案

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