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原标题：大模型+蒙特卡洛树搜索，一招让LLaMa-3 8B奥数水平直逼GPT-4
关键字：节点,问题,答案,模型,算法
文章来源：机器之心
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内容摘要：

机器之心报道
编辑：陈萍、杜伟通过算法层面的创新，未来大语言模型做数学题的水平会不断地提高。这几天，17 岁中专生姜萍在 2024 阿里巴巴全球数学竞赛预选赛中取得全球第 12 名的新闻刷了屏。而同时，AI 挑战赛的成绩显示，在所有 563 支 AI 参赛队伍中，最高分 34 分，平均分 18 分，赶上了人类选手平均水平。
AI 参与数学竞赛的主要短板是逻辑推理能力弱，证明题很难拿到完整得分点。这也是 GPT-4、LLaMA 等当前大语言模型（LLM）在需要策略和逻辑推理的任务中面临的重大挑战。
其中的一大障碍是输出的准确性和可信度，尤其是在需要保证精度的数学上下文中，LLM 在推理时往往容易产生幻觉。输出结果表面上看似合理，但实际上不相关或事实不正确，最终导致不合理的推理过程。
虽然像 Self-Refine 这样的重写技术有助于缓解这种倾向，但依然可能导致现实世界复杂的数学问题产生误导性或错误的结果。
因此，为了应对这些挑战，来自复旦大学、上海 AI Lab 的研究者提出了 MCT Self-Refine（MCTSr），将 LLM 与蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法相结合，并重点提高

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