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        北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓(xùn)練」時代強化學(xué)習(xí)新范式

        AIGC動態(tài)12個月前發(fā)布 機器之心
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        北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓(xùn)練」時代強化學(xué)習(xí)新范式

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        原標(biāo)題:北大對齊團隊獨家解讀:OpenAI o1開啟「后訓(xùn)練」時代強化學(xué)習(xí)新范式
        關(guān)鍵字:模型,過程,能力,任務(wù),數(shù)據(jù)
        文章來源:機器之心
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        AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.comOpenAI o1 在數(shù)學(xué)、代碼、長程規(guī)劃等問題取得顯著的進(jìn)步。一部分業(yè)內(nèi)人士分析其原因是由于構(gòu)建足夠龐大的邏輯數(shù)據(jù)集 ,再加上類似 AlphaGo 中 MCTS 和 RL 的方法直接搜索,只要提供足夠的計算量用于搜索,總可以搜到最后的正確路徑。然而,這樣只是建立起問題和答案之間的更好的聯(lián)系,如何泛化到更復(fù)雜的問題場景,技術(shù)遠(yuǎn)不止這么簡單。AlphaGo 是強化學(xué)習(xí)在圍棋領(lǐng)域中的一大成功,成功擊敗了當(dāng)時的世界冠軍。早在去年,Deepmind 的 CEO Demis Hassabis 便強調(diào)用 Tree Search 來增強模型的推理能力。根據(jù)相關(guān)人士推測,o1 的模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)截止到去年十月份,而有關(guān) Q * 的爆料大約是去年 11 月


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