Tree-OPO: Off-policy Monte Carlo Tree-Guided Advantage Optimization for Multistep Reasoning

近期在利用大语言模型（LLMs）进行推理方面的进展表明，蒙特卡洛树搜索（MCTS）在生成高质量的中间轨迹方面具有显著效果，尤其是在数学和符号推理领域。受此启发，我们探讨了MCTS生成的轨迹——传统上用于训练价值或奖励模型——如何被重新利用以改进基于偏好的强化学习（RL）中的策略优化。具体而言，我们关注“群体相对策略优化”（GRPO），这是一种较新的算法，能够在不依赖价值网络的情况下实现符合偏好的策略学习。我们提出了一个分阶段的GRPO训练范式，其中策略生成的内容源自部分展开的MCTS rollout，从而引入了一种新的树状结构用于优势估计。这种方法产生了一类丰富的前缀条件奖励信号，我们对其进行了理论与实证分析。初步结果显示，虽然结构化的优势估计可以稳定策略更新，并更好地反映组合式推理的质量，但仍存在诸如优势饱和和奖励信号崩溃等挑战。我们提出了启发式与统计方法来缓解这些问题，并讨论了在分阶段或树状奖励结构下学习所面临的一些开放性挑战。

该论文旨在解决如何利用基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）生成的高质量中间推理路径，来改进基于偏好的强化学习（RL）中的策略优化问题，特别是在不依赖价值网络的算法（如GRPO）中。这是一个相对较新的研究方向，探索如何将结构化的搜索树信息用于更有效的策略训练。

论文提出了一种分阶段的GRPO训练范式，使用部分展开的MCTS轨迹来构建树状结构的优势估计方式，从而引入前缀条件奖励信号。与现有方法相比，该方法首次将MCTS生成的树结构信息直接融入策略优化过程，而非仅用于训练价值或奖励模型。

1. 首次将MCTS轨迹用于基于偏好的策略优化，拓展了GRPO的应用场景。 2. 提出树状结构下的优势估计方法，使奖励信号能够反映更细粒度的推理过程。 3. 理论分析与实验验证了结构化优势估计对策略更新的稳定性影响。 4. 识别出优势饱和与奖励坍缩等新挑战，并提出启发式与统计缓解策略。 5. 为未来研究树状或分阶段奖励结构下的策略学习提供了基础框架。

1. AlphaGo系列工作（如使用MCTS结合深度强化学习进行围棋决策） 2. TreeQN: A Neural Network Architecture for Tree Search 3. Monte Carlo Graph Search for Deep Reinforcement Learning 4. Preference-Based Reinforcement Learning: A Survey and Recent Advances 5. GRPO: Group Relative Policy Optimization without Value Networks 6. Reward learning from preference data (如来自DeepMind和OpenAI的相关研究) 7. Chain-of-thought prompting与推理轨迹生成（如来自Google和Stanford的研究）