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Rstar
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rStar适合那些希望提升小型语言模型推理能力而无需进行复杂微调的研究人员和开发者。它特别适合于需要解决复杂推理问题的场景，如自动问答、自然语言推理等。
AI模型#机器学习#自然语言处理#语言模型#推理能力普通产品开源
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产品介绍
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简介
rStar是一个自我博弈相互推理方法，它通过将推理过程分解为解决方案生成和相互验证，显著提升了小型语言模型（SLMs）的推理能力，无需微调或使用更高级的模型。rStar通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）和人类推理动作的结合，构建更高质量的推理轨迹，并通过另一个类似能力的SLM作为鉴别器来验证这些轨迹的正确性。这种方法在多个SLMs上进行了广泛的实验，证明了其在解决多样化推理问题方面的有效性。
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产品特色
自我博弈相互推理：通过自博弈的方式，提升小型语言模型的推理能力。
蒙特卡洛树搜索（MCTS）：结合人类推理动作，构建高质量的推理轨迹。
SLMs鉴别器验证：使用另一个SLM作为鉴别器，验证推理轨迹的正确性。
无需微调或高级模型：直接提升现有模型的推理能力。
广泛的实验验证：在多个SLMs上进行实验，证明其有效性。
显著提升推理问题解决率：如GSM8K问题解决率显著提高。
使用教程
1. 准备Python 3.10、CUDA 12、最新版PyTorch、transformers和vllm环境。
2. 克隆rStar的GitHub仓库到本地。
3. 根据需要调整run_gsm8k_generator.sh脚本中的参数，如数据集名称、模型检查点路径等。
4. 运行rStar生成器，通过执行run_gsm8k_generator.sh脚本开始生成推理轨迹。
5. 使用rStar鉴别器验证生成的推理轨迹，确保推理的正确性。
6. 分析实验结果，评估rStar在特定任务上的表现。
7. 根据实验结果调整模型参数或推理策略，以进一步提升性能。
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