在一项最新的研究中，来自 UW 和 Meta 的研究者提出了一种新的解码算法，将 AlphaGo 采用的蒙特卡洛树搜索算法（Monte-Carlo Tree Search, MCTS）应用到经过近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）训练的 RLHF 语言模型上，大幅提高了模型生成文本的质量。

PPO-MCTS 算法通过探索与评估若干条候选序列，搜索到更优的解码策略。通过 PPO-MCTS 生成的文本能更好满足任务要求。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.15028.pdf

面向大众用户发布的 LLM，如 GPT-4/Claude/LLaMA-2-chat，通常使用 RLHF 以向用户的偏好对齐。PPO 已经成为上述模型进行 RLHF 的首选算法，然而在模型部署时，人们往往采用简单的解码算法（例如 top-p 采样）从这些模型生成文本。

本文的作者提出采用一种蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）的变体从 PPO 模型中进行解码，并将该方法命名为 PPO-MCTS。该方法依赖于一个价值模型（value model）来指导最优序列的搜索。因为 PPO 本身即是一种演员 - 评论家算法（actor-critic），故而会在训练中产生一个价值模型作为其副产品。

PPO-MCTS 提出利用这个价值模型指导 MCTS 搜索，并通过理论和实验的角度验证了其效用。作者呼吁使用 RLHF 训练模型的研究者和工程人员保存并开源他们的价值模型。

PPO-MCTS 解码算法

为生成一个 token，PPO-MCTS 会执行若干回合的模拟，并逐步构建一棵搜索树。树的节点代表已生成的文本前缀（包括原 prompt），树的边代表新生成的 token。PPO-MCTS 维护一系列树上的统计值：对于每个节点 s，维护一个访问量和一个平均价值；对于每条边，维护一个 Q 值。

五回合模拟结束时的搜索树。边上