Token-Supervised Value Models for Enhancing Mathematical Problem-Solving Capabilities of Large Language Models

📄 arXiv: 2407.12863v2 📥 PDF

作者: Jung Hyun Lee, June Yong Yang, Byeongho Heo, Dongyoon Han, Kyungsu Kim, Eunho Yang, Kang Min Yoo

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-12 (更新: 2025-03-10)

💡 一句话要点

提出Token监督价值模型，提升大语言模型数学问题求解能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 数学问题求解 树搜索 价值模型 Token监督

📋 核心要点

  1. 现有验证器在树搜索中对中间步骤评估不足，导致有潜力的中间步骤被过早剪枝。
  2. 提出Token监督价值模型（TVM），通过token级别的概率评估中间步骤的优劣。
  3. 实验表明，TVM与树搜索结合显著提升LLM在数学问题求解中的准确率，优于现有验证器。

📝 摘要（中文）

随着测试时计算搜索策略的快速发展，用于提升大型语言模型（LLM）的数学问题求解能力，构建鲁棒的验证器变得越来越重要。然而，所有这些推理策略都依赖于最初为Best-of-N搜索设计的现有验证器，这使得它们对于测试时的树搜索技术来说并非最优。在树搜索期间，现有验证器只能间接地、隐式地评估部分解决方案，或者低估有希望的中间步骤，从而导致过早地修剪有希望的中间步骤。为了克服这些限制，我们提出token监督价值模型（TVM）——一种新型验证器，它为每个token分配一个概率，反映达到正确最终答案的可能性。这种新的token级别监督使TVM能够直接且显式地评估部分解决方案，从而有效地区分树搜索期间有希望的和不正确的中间步骤。实验结果表明，将基于树搜索的推理策略与TVM相结合，可以显著提高LLM在数学问题求解任务中的准确性，超过现有验证器的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在数学问题求解中，现有验证器在树搜索过程中对中间步骤评估不准确的问题。现有验证器通常是为Best-of-N搜索设计的，无法有效评估部分解的质量，导致有希望的中间步骤被过早剪枝，限制了树搜索的效率和最终结果的准确性。

核心思路：论文的核心思路是引入token级别的监督，为每个token分配一个概率值，该概率值反映了该token对于最终得到正确答案的贡献程度。通过这种细粒度的评估，可以更准确地判断中间步骤的优劣，避免错误地剪枝有潜力的路径。

技术框架：整体框架包括：1) 使用LLM生成数学问题的解题步骤（tokens序列）；2) 使用Token监督价值模型（TVM）对每个token进行评估，输出其达到正确答案的概率；3) 在树搜索过程中，利用TVM提供的token级别概率指导搜索方向，选择更有可能得到正确答案的路径。TVM作为验证器嵌入到现有的树搜索框架中。

关键创新：最重要的创新点在于引入了token级别的监督信号，使得验证器能够直接且显式地评估部分解决方案的质量。与现有验证器只能提供间接和隐式的评估相比，TVM能够更准确地识别有希望的中间步骤，从而提升树搜索的效率和准确性。

关键设计：TVM的设计关键在于如何有效地学习token级别的概率。一种可能的设计是使用一个神经网络，输入为当前token及其上下文信息，输出为该token对于最终答案的概率。损失函数可以设计为交叉熵损失，目标是最大化正确答案路径上token的概率，最小化错误路径上token的概率。具体的网络结构和训练细节在论文中可能有所描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，将TVM与树搜索相结合，能够显著提高LLM在数学问题求解任务中的准确性，超越了现有验证器的性能。具体的性能提升幅度以及对比的基线模型需要在论文中查找（未知）。该研究验证了token级别监督在提升LLM推理能力方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要复杂推理和逐步求解的场景，例如数学问题求解、代码生成、逻辑推理等。通过提升LLM在这些任务中的准确性和效率，可以降低人工干预的需求，提高自动化水平，并为相关领域的应用提供更强大的技术支持。未来，该方法有望扩展到其他需要逐步验证和修正的任务中。

📄 摘要（原文）

With the rapid advancement of test-time compute search strategies to improve the mathematical problem-solving capabilities of large language models (LLMs), the need for building robust verifiers has become increasingly important. However, all these inference strategies rely on existing verifiers originally designed for Best-of-N search, which makes them sub-optimal for tree search techniques at test time. During tree search, existing verifiers can only offer indirect and implicit assessments of partial solutions or under-value prospective intermediate steps, thus resulting in the premature pruning of promising intermediate steps. To overcome these limitations, we propose token-supervised value models (TVMs) - a new class of verifiers that assign each token a probability that reflects the likelihood of reaching the correct final answer. This new token-level supervision enables TVMs to directly and explicitly evaluate partial solutions, effectively distinguishing between promising and incorrect intermediate steps during tree search at test time. Experimental results demonstrate that combining tree-search-based inference strategies with TVMs significantly improves the accuracy of LLMs in mathematical problem-solving tasks, surpassing the performance of existing verifiers.