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張俊林拆解o1:OpenAI o1原理逆向工程圖解

AIGC動態12個月前發布 Founder Park
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張俊林拆解o1:OpenAI o1原理逆向工程圖解

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原標題:張俊林拆解o1:OpenAI o1原理逆向工程圖解
關鍵字:模型,能力,邏輯推理,狀態,概率
文章來源:Founder Park
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內容摘要:


新浪微博機器學習團隊 AI Lab 負責人張俊林,針對OpenAI o1原理進行逆向工程圖解。
原貼:https://zhuanlan.zhihu.com/p/721952915OpenAI o1的推出稱為橫空出世不為過,盡管關于Q*、草莓等各種傳聞很久了,用了強化學習增強邏輯推理能力這個大方向大家猜的也八九不離十,但是融合LLM和RL來生成Hidden COT,估計很少人能想到這點,而且目前看效果確實挺好的。
OpenAI奔向Close的路上越走越遠,你要從o1官宣字面來看,除了“強化學習生成Hidden COT”外,基本找不到其它有技術含量的內容。Sora好歹還給出了個粗略的技術框架圖,字里行間也透漏不少隱含的技術點,細心點總能發現很多蛛絲馬跡,串起來之后整個背后的技術就若隱若現。而且,盡管目前有不少公開文獻在用LLM+RL增強大模型的推理能力,但幾乎找不到做Hidden COT生成的工作,所以可供直接參考的內容非常少,這為分析o1進一步增添了難度。
那是否就沒辦法了呢?倒也不一定,如果多觀察細節,再加上一些專業性的推論,我覺得還是有痕跡可循的。本文以相對容易理解的方式來對o1做些


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