- LLMsは自然言語で表現されるさまざまな推論タスクにおいて優れた能力を示しており、数学のワード問題、コード生成、計画などに取り組んでいる。
- 複雑な推論タスクの複雑さが増すにつれて、最も高度なLLMsでもエラーや幻覚、矛盾が生じることがあり、その自己回帰的な性質に起因する。
- 多段階の推論を必要とするタスクでは、LLMsの「システム1」思考が短絡的で正確性に欠けるため、より慎重で論理的な「システム2」思考が重要となる。
- Q*は、LLMsの多段階推論能力を強化するために設計された堅牢なフレームワークであり、Markov Decision Process（MDP）としてLLMsの推論を形式化する。
- Q*は、オフライン強化学習、ロールアウトからの最良シーケンス選択、より強力なLLMsを使用した補完などの手法を導入し、最適なQ値の推定を行う。
私の考え：Q*フレームワークは、LLMsの多段階推論能力を向上させるための効果的な方法として現れており、従来の方法や一部の非公開モデルを凌駕する数学的推論やコード生成のタスクにおけるLLMsの性能向上を示しています。