W2S-AlignTree: Weak-to-Strong Inference-Time Alignment for Large Language Models via Monte Carlo ...

文章核心总结与创新点

主要内容

本文针对大语言模型（LLMs）训练时对齐方法（如RLHF、DPO）存在的专家监督成本高、推理时缺乏细粒度控制等问题，提出了W2S-AlignTree框架。该框架首次将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与弱到强泛化（W2SG）范式结合，在推理阶段实现插件式对齐——通过弱模型提供实时的步级对齐信号作为代理，无需修改强模型参数，即可动态平衡生成空间的探索与利用，在可控情感生成、文本摘要、指令遵循等任务中显著提升模型输出与人类偏好的对齐度。

核心创新点

1. 提出W2S-AlignTree框架：首个融合MCTS与W2SG范式的推理时对齐方案，通过“弱模型引导-强模型探索”机制，实现步级引导与序列级评估的统一。
2. 设计熵感知优先级UCT（EA-PUCT）选择规则：整合策略熵与先验概率，自适应捕捉模型不确定性，减少过早收敛，提升复杂对齐任务中的轨迹多样性与质量。
3. 双阶段对齐流程：第一阶段通过MCTS构建生成搜索树，利用弱模型代理信号引导探索；第二阶段通过深度优先搜索（DFS）收集候选序列，基于全局对齐分数重排，确保输出可靠性。
4. 低资源高效对齐：无需大规模人工标注数据或强模型参数更新，仅依赖小型弱模型即可实现跨模型、跨任务的泛化对齐，大幅降低对齐成本。

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文章关键部分翻译（Markdown格式）

Abstract（摘要）

大语言模型（LLMs）展现出令人瞩目