在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）在代码生成等任务中表现出色，但面对复杂问题时仍显不足。这些不足可能源于模型在推理和问题分解能力上的欠缺。为解决这一问题，北京理工大学的研究人员提出了一种名为SRA-MCTS（Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search）的创新方法，旨在通过自我驱动的推理增强，提升模型在复杂代码生成任务中的表现。
SRA-MCTS的核心思想是让模型在生成代码的过程中，自主生成高质量的中间推理路径。这一过程通过一个正反馈循环实现，即模型在生成推理路径的过程中不断学习和改进，从而提高其代码生成的质量和准确性。
具体而言，SRA-MCTS利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，引导模型在推理过程中探索不同的路径。在每一步推理中，模型会根据当前的状态和动作，生成新的节点，并评估这些节点的可行性和正确性。通过这种方式，模型能够自主地发现正确的推理路径，并将其转化为可执行的代码。
研究人员在多个代码生成基准上对SRA-MCTS进行了评估，包括Human-Eval、MBPP等。实验结果表明，SRA-MCTS在多个模型规模上都取得了显著的性能提升。
与传统的Chain-of-Thought（CoT）方法相比，SRA-MCTS在保持推理准确性的同时，还显著提高了推理的多样性。这体现在模型在面对复杂问题时，能够生成多种不同的推理路径，从而提高了解决问题的成功率。
此外，SRA-MCTS还表现出了良好的鲁棒性。当传统的CoT方法在面对复杂问题时出现性能下降时，SRA-MCTS仍能保持较高的准确性和成功率。这表明SRA-MCTS在处理复杂问题时具有更好的适应性和稳定性。
SRA-MCTS的一个显著优势是它能够显著提升小模型的自我改进能力。在实验中，研究人员发现，通过使用SRA-MCTS生成的数据进行微调，小模型的性能能够超过使用70B模型蒸馏数据进行训练的模型。这表明SRA-MCTS为小模型提供了一种有效的自我改进机制，使其能够在资源有限的情况下实现性能的显著提升。
尽管SRA-MCTS在提升模型推理能力和代码生成质量方面取得了显著成果，但该方法仍存在一些局限性。例如，小模型在进行自我评估时可能存在能力不足的问题，导致评估结果的准确性受到影响。此外，MCTS算法中的超参数调整也需要依赖人工经验，这可能限制了方法的通用性和可扩展性。
针对这些局限性，研究人员提出了未来的研究方向。例如，他们计划探索使用更先进的评估模型或框架，以改善小模型在自我评估中的性能。此外，他们还计划对MCTS算法进行优化，以减少对人工超参数调整的依赖。
