CN119398173A 一种基于蒙特卡洛树搜索的代码大模型自我进化方法 （北京理工大学）_第1页
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号一种基于蒙特卡洛树搜索的代码大模型自本发明提供一种基于蒙特卡洛树搜索的代2解决方案。理模型会尝试通过不同的推理路径生成更高效的方案；3将推理路径作为输入，训练推理模型，以学习能够生成逻辑严谨，4编程语言之间的代码转换或者不同编程语言[0008][1]Vaswani,A.,etal."AttentionIsAllYouNeed."AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2017.[0009][2]Radford,A.,etal."LanguageModelsareFew_ShotLearners."arXivpreprintarXiv:2005.14165,2020.5[0029]6生成任务：“编写一个函数来计算给定数字的阶乘。”这个任务将被输入到推理模型7整数是否是质因数",而叶子节点则是最骤S1到Sn，生成的对下一步Sn+1的一个简短描述，因为如果直接让大模型针对前面的步骤S1到Sn后面，作为上文进而生成Sn+1。在MCTS中加入反思是本发明对蒙特卡洛树搜索算法的改进之一。8分若新步骤yi+1中不存在错误，但历史前文步骤中存在错误，可能导致后续也走入错误[0079]再训练的过程通常采用监督学习的方式，将推理路径作为输入，训练推理模型9。体步骤如下：65.5277.4453.60Mistral_7B_V0.3_Instr39.737.8041.60Meta_Llama_3.1_8B_Instr62.0264.6359.4066.8479.2754.40能自主改进，最终得到了一个能解决复杂问题的代码大模型，在多个下游任务上优于

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