ReST-MCTS*

### ReST-MCTS 技术详解

#### 定义与背景
ReST-MCTS 是一种基于蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 的强化学习方法，特别适用于大型语言模型 (LLM) 的自训练过程。该方法引入了过程奖励机制来指导树搜索，从而提高了决策的质量和效率[^1]。

#### 工作原理
核心在于利用 MCTS 进行探索，并通过特定的过程奖励函数评估每一步动作的价值。具体来说，在每次迭代过程中：

- **选择阶段**：从根节点出发，根据已有的统计信息挑选最有希望的路径深入。
- **扩展阶段**：当到达叶节点时，随机选取未被访问过的子节点作为新的叶子节点加入到当前树结构中。
- **模拟阶段**：执行一系列快速向前推演直到达到终止状态或设定的最大步数限制。
- **反向传播阶段**：将最终获得的结果沿路返回更新沿途各节点的状态估计值。

这种循环往复的操作使得算法能够聚焦于最有可能成功的分支上，进而实现更高效的搜索空间遍历。

#### 参数调优策略
研究表明适当提高 MCTS* 采样的频率可以有效增强预测精度；而多轮次（如两次）相较于单轮次更能充分发挥 Rest - MCTS* 的效能。因此，在实际应用中应合理设置上述关键参数以及考虑多次重复训练以获取最佳效果[^2]。

def rest_mcts_train(model, dataset, rounds=2, samples_per_round=100):
    for round in range(rounds):
        for _ in range(samples_per_round):
            # 执行一次完整的MCTS流程
            root_node = initialize_root()
            while not is_terminal(root_node.state):
                selected_node = select_promising_child(root_node)
                expand_and_simulate(selected_node)
                backpropagate_results(selected_node)
            
            update_model_with_best_path(model, get_best_path_from_tree())
    
    evaluate_performance_on_dataset(model, dataset)