Improving Value-based Process Verifier via Structural Prior Injection
作者: Zetian Sun, Dongfang Li, Baotian Hu, Jun Yu, Min Zhang
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2025-02-21 (更新: 2026-01-27)
备注: This version is deprecated. Please refer to our new version: arXiv:2508.10539
💡 一句话要点
通过结构先验注入改进基于价值的过程验证器
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 过程验证 蒙特卡洛抽样 结构先验 价值估计
📋 核心要点
- 蒙特卡洛抽样在LLM推理中估计状态价值时存在噪声和误差问题，限制了验证器的性能。
- 论文提出将结构先验注入价值表示，把标量值转化为分类分布的期望，从而建模噪声和误差。
- 实验表明，通过合理的结构先验注入，基于价值的过程验证器性能可以提升1-2个点。
📝 摘要（中文）
在大语言模型(LLM)推理场景中，人们通常使用蒙特卡洛抽样来估计状态价值。虽然蒙特卡洛估计是一种优雅且归纳偏置较少的方法，但由于抽样有限，不可避免地会引入噪声和误差。为了解决这个问题，我们将结构先验注入到价值表示中，并将标量值转换为预定义的分类分布的期望，从而从分布的角度表示噪声和误差。具体来说，通过将蒙特卡洛抽样的结果视为来自先验真实二项分布的单个样本，我们将抽样误差量化为后验估计分布与真实分布之间的不匹配，并通过分布选择优化对其进行优化。我们在 Best-of-N 任务和 Beam search 任务上测试了基于价值的过程验证器的性能。与标量价值表示相比，我们表明由不同目标函数或优化方法引起的合理结构先验注入可以以几乎零成本的代价将基于价值的过程验证器的性能提高约 1 到 2 个点。我们还表明，在不同的结构先验下，验证器的性能差异很大，尽管它们具有相同的最优解，这表明了合理结构先验注入的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大语言模型推理过程中，使用蒙特卡洛抽样进行状态价值估计时，由于抽样数量有限而引入的噪声和误差问题。这些噪声和误差会降低基于价值的过程验证器的性能，使其无法准确评估推理过程的质量。现有方法通常直接使用蒙特卡洛抽样的标量值作为状态价值，忽略了抽样过程本身带来的不确定性。
核心思路：论文的核心思路是将结构先验知识注入到价值表示中，将标量价值转化为一个预定义的分类分布的期望。这种方法将噪声和误差从分布的角度进行建模，而不是简单地将其视为一个固定的数值。通过优化这个分布，可以更准确地估计真实的状态价值，从而提高过程验证器的性能。
技术框架：整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用蒙特卡洛抽样获得状态价值的初步估计；2) 将该估计值视为来自一个先验二项分布的样本；3) 基于该样本，估计后验分布；4) 通过分布选择优化，最小化后验分布与真实分布之间的不匹配；5) 使用优化后的分布期望作为状态价值，进行过程验证。
关键创新：论文的关键创新在于将结构先验注入到价值表示中，并使用分布来建模抽样误差。与传统的标量价值表示相比，这种方法能够更好地捕捉抽样过程中的不确定性，从而提高价值估计的准确性。此外，论文还提出了使用分布选择优化来最小化后验分布与真实分布之间的不匹配，进一步提高了价值估计的精度。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的先验分布（例如二项分布）来建模抽样过程；2) 设计合适的分布选择优化目标函数，例如最小化KL散度或JS散度；3) 选择合适的优化方法来求解分布选择问题；4) 在Best-of-N和Beam search等任务上进行实验验证，评估方法的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，通过注入合理的结构先验，基于价值的过程验证器的性能可以提升约1-2个点。此外，实验还表明，即使具有相同的最优解，不同的结构先验也会导致验证器性能的显著差异，这突出了合理选择结构先验的重要性。该提升是在几乎没有额外计算成本的情况下实现的。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要进行过程验证的大语言模型推理场景，例如对话生成、文本摘要、机器翻译等。通过提高过程验证器的准确性，可以更好地评估和改进大语言模型的推理能力，从而提升其在实际应用中的性能和可靠性。此外，该方法也可以推广到其他使用蒙特卡洛抽样进行价值估计的领域。
📄 摘要（原文）
In the Large Language Model(LLM) reasoning scenario, people often estimate state value via Monte Carlo sampling. Though Monte Carlo estimation is an elegant method with less inductive bias, noise and errors are inevitably introduced due to the limited sampling. To handle the problem, we inject the structural prior into the value representation and transfer the scalar value into the expectation of a pre-defined categorical distribution, representing the noise and errors from a distribution perspective. Specifically, by treating the result of Monte Carlo sampling as a single sample from the prior ground-truth Binomial distribution, we quantify the sampling error as the mismatch between posterior estimated distribution and ground-truth distribution, which is thus optimized via distribution selection optimization. We test the performance of value-based process verifiers on Best-of-N task and Beam search task. Compared with the scalar value representation, we show that reasonable structural prior injection induced by different objective functions or optimization methods can improve the performance of value-based process verifiers for about 1$\sim$2 points at little-to-no cost. We also show that under different structural prior, the verifiers' performances vary greatly despite having the same optimal solution, indicating the importance of reasonable structural prior injection.