近日，一篇出自中国团队之手的AI论文在外网引发热议。论文中，研究团队提出了Q*模型算法，帮助Llama-2-7b等小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，使模型性能迎来惊人提升。

　　据现有信息汇总，Q*项目被视作OpenAI在探索人工通用智能（Artificial General Intelligence, AGI）道路上的一次重大尝试，有望在包括数学问题解决能力、自主学习和自我改进等多个层面对人工智能技术带来革新性突破。

　　（Meta科学家田渊栋则认为Q*是Q-learning和A*的结合，且天然地适合推理任务，尤其在数学推理方面）

　　论文中提出的Q*算法不仅能够帮助小模型达到参数量比其大数十倍、甚至上百倍模型的推理能力，大幅提升了小模型的性能，还显着降低了计算资源的需求。

　　最值得关注的是，这篇论文竟然出自中国团队之手—— 由颜水成教授团队携手新加坡南洋理工大学团队共同发布！

　　根据实验结果，Q*成功帮助现有开源模型在GSM8K、MATH和MBPP数据集上取得性能飞跃，评分分别超越了ChatGPT和Gemini Ultra。

　　最后利用A*搜索算法对状态进行最佳优先搜索，实现了对复杂推理任务的全盘规划，从而提升开源模型在推理任务上的性能。

　　具体g(s_t)的函数形式可以通过人为定义，例如判断当前代码是否符合语法规则等，或者通过构建 Process Reward Model（PRM）进行监督学习得到；g(s_t)中的聚合方式可以为求和，最大值，最小值等。

　　为了获得状态-动作对(s_t, a_t)的最优Q值以实现规划，研究人员在当前LLM策略生成的数据上通过监督学习的方式训练了一个代理Q值模型 。

　　训练过程中的真实标签 可以由三种不同的方式得到，包括离线强化学习，蒙塔卡罗采样估计和利用更强大的语言模型补全。

　　研究证明，Q*能够帮助参数量仅为7b的小模型达到参数量比其大数十倍甚至百倍模型的推理能力，大幅提升模型的性能，并显着降低了计算资源的需求。

　　颜水成团队表示，目前，Q*的研究尚在初级阶段，算法在各个环节还有进一步的改进空间。未来，团队会继续深入此项研究，不断提升国产开源模型推理能力，打破OpenAI闭源封锁，为人工智能前沿技术发展带来全新可能。

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