拡散言語モデル推論の強化：モンテカルロ木探索の統合

この研究は、モンテカルロ木探索を組み込むことによって、拡散言語モデルの推論能力を強化する新しい方法を探求しています。 MCTSの統合は、モデルが潜在空間を探索し、より一貫性があり多様な出力を生成する能力を向上させる可能性があります。

• •モンテカルロ木探索を使用して拡散言語モデルの推論を改善することを探求。
• •出力の一貫性と多様性の向上の可能性。
• •研究はArXivの出版に基づいています。