核心概念
提出了一個名為批評者導向規劃搭配檢索增強(CR-Planner)的新框架,利用經過細調的批評模型來引導推理和檢索過程,以有效解決需要大量領域知識和複雜推理的任務。
摘要
本文提出了一個名為批評者導向規劃搭配檢索增強(CR-Planner)的新框架,旨在解決需要大量領域知識和複雜推理的任務。
CR-Planner的主要組成如下:
- 子目標選擇: CR-Planner利用一個名為子目標批評模型的模型,根據不同動作的預期獎勵來選擇下一個子目標,包括推理、查詢生成和檢索。
- 執行選擇: 在選擇了子目標後,CR-Planner會生成多個候選執行方案,並利用另一個名為執行批評模型的模型來選擇最佳的執行方案。
- 狀態轉移: 根據選擇的動作,CR-Planner會轉移到下一個狀態,並重複上述過程,直到找到最終答案。
為了有效訓練批評模型,CR-Planner採用了蒙特卡羅樹搜索(MCTS)來收集訓練數據,系統地探索動作序列及其長期影響。
實驗結果表明,CR-Planner在需要大量領域知識和複雜推理的任務上,如競技編程、定理驅動的數學推理和複雜領域檢索問題,都顯著優於基線方法。這突出了批評者導向規劃搭配檢索增強的有效性。
統計資料
最優時間複雜度為O(n)。
滑動窗口技術可以在O(n)時間內解決字符串問題。
維護一個集合來跟蹤唯一字符,可以在O(n)時間內找到最長不重複子串的長度。
引述
"根據最優時間複雜度和檢索到的文檔,我計劃如何解決這個任務..."
"以下是代碼..."