主要观点总结
HiAR-ICL方法通过引入高级推理模式到上下文学习中，使大语言模型具备了真正的推理能力。借助蒙特卡洛树搜索，该方法大幅扩展了推理空间，捕获了丰富的思维模式，并通过结合五种原子推理动作构建链式结构模式，提高了模型的推理效率和准确性。与传统的ICL方法相比，HiAR-ICL在复杂推理任务中表现优异，并有效减少了计算复杂度。论文详细描述了HiAR-ICL的方法概述、研究动机、实验结果分析等内容。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
传统上下文学习（ICL）方法在面对复杂推理任务时往往力不从心，论文提出HiAR-ICL方法克服这些限制。
关键观点2: 方法概述
HiAR-ICL通过引入五种原子推理动作和蒙特卡洛树搜索（MCTS）来扩展上下文学习的内涵，推动推理能力的发展。
关键观点3: 研究动机
传统ICL方法存在的问题（示例偏差、高昂的人工成本、泛化能力不足）激发了研究动机。精确推理范式能够激发大型语言模型的潜力，提升推理能力。
关键观点4: HiAR-ICL方法步骤
包括定义原子推理动作、通过MCTS构建思维卡片、推理模式选择、推理和验证等步骤。
关键观点5: 实验结果分析
HiAR-ICL在多个复杂推理基准上取得显著成效，性能提升明显，与顶尖闭源LLMs和树搜索方法相比展现优势，同时计算效率也得到了提高。
文章预览
结论写在前面（太长不看版） HiAR-ICL 通过引入高级推理模式到上下文学习（In-context Learning, ICL）中，扩展了“上下文”概念，使大语言模型（LLMs）具备了真正的推理能力，而不仅仅是模仿示例。 借助蒙特卡洛树搜索（MCTS），HiAR-ICL 大幅拓展了推理空间，捕获了丰富的思维模式，进而确保了推理的广泛性与深度。该方法也可以看作是将思维模式作为先验信息融入到 MCTS 中，形成高效的树形搜索。 相比于传统方法，HiAR-ICL 不仅在复杂推理任务中表现优异，还有效减少了计算复杂度，为未来 ICL 领域及复杂推理任务的研究提供新的思路。 论文标题： HiAR-ICL: High-level Automated Reasoning Paradigm in In-Context Learning via MCTS 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2411.18478 项目主页： https://jinyangwu.github.io/hiar-icl/ HuggingFace Daily Paper： https://huggingface.co/papers/2411.18478 引言 在大型
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