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        OpenAI最大秘密,竟被中國研究者?復(fù)旦等驚人揭秘o1路線圖

        AIGC動態(tài)6個月前發(fā)布 新智元
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        OpenAI最大秘密,竟被中國研究者破解?復(fù)旦等驚人揭秘o1路線圖

        原標(biāo)題:OpenAI最大秘密,竟被中國研究者?復(fù)旦等驚人揭秘o1路線圖
        文章來源:新智元
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):10851字

        復(fù)旦大學(xué)等機構(gòu)揭秘OpenAI o1模型:強化學(xué)習(xí)的AGI探索

        近日,一篇來自復(fù)旦大學(xué)等機構(gòu)的研究論文在AI社區(qū)引發(fā)熱議,該論文從強化學(xué)習(xí)的角度,深入分析了OpenAI神秘的o1和o3模型的潛在實現(xiàn)路線圖,并總結(jié)了現(xiàn)有的“開源版o1”項目。雖然論文并未聲稱“”了o1模型,但其對o1模型架構(gòu)的深入分析,為理解這類新型推理模型提供了寶貴的見解。

        1. o1模型:LLM與AlphaGo的結(jié)合

          論文指出,o1這類推理模型可以被視為大型語言模型(LLM)和AlphaGo等模型的結(jié)合體。其工作流程包括三個階段:首先,利用互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練,讓模型具備基本的語言理解能力;其次,引入強化學(xué)習(xí)方法,引導(dǎo)模型進行系統(tǒng)性思考;最后,模型通過搜索解決方案空間來尋找答案,并同時利用搜索結(jié)果改進自身模型。

        2. 四個關(guān)鍵部分:策略初始化、獎勵設(shè)計、搜索和學(xué)習(xí)

          論文將o1模型的實現(xiàn)分解為四個關(guān)鍵部分:策略初始化、獎勵設(shè)計、搜索和學(xué)習(xí)。策略初始化旨在讓模型發(fā)展出類人推理行為,高效探索解決方案空間;獎勵設(shè)計則通過獎勵塑造或建模,為模型的學(xué)習(xí)和搜索過程提供有效的指導(dǎo)信號,包括結(jié)果獎勵和過程獎勵;搜索在訓(xùn)練和測試階段都至關(guān)重要,通過增加計算資源可以獲得更優(yōu)質(zhì)的解決方案,并結(jié)合樹搜索和序列修正等方法;學(xué)習(xí)則主要通過強化學(xué)習(xí)來實現(xiàn),避免了昂貴的數(shù)據(jù)標(biāo)注成本,并有潛力超越人類表現(xiàn)。

        3. “開源版o1”項目綜述

          論文還總結(jié)了多個“開源版o1”項目,例如g1、Thinking Claude、Open-o1、o1 Journey、Open-Reasoner等。這些項目在策略初始化、獎勵設(shè)計、搜索和學(xué)習(xí)等方面采用了不同的方法,為研究者提供了寶貴的參考和借鑒。

        4. 策略初始化:預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)與類人推理

          策略初始化包含預(yù)訓(xùn)練、指令微調(diào)和類人推理行為的開發(fā)三個核心部分。預(yù)訓(xùn)練階段,模型學(xué)習(xí)基本的語言理解和推理能力;指令微調(diào)階段,模型學(xué)習(xí)生成符合人類需求的響應(yīng);類人推理行為,如問題分析、任務(wù)分解、自我糾正等,則需要通過監(jiān)督微調(diào)或精心設(shè)計的提示詞來激活。

        5. 獎勵設(shè)計:結(jié)果獎勵與過程獎勵

          論文分析了結(jié)果獎勵和過程獎勵兩種獎勵設(shè)計方法。結(jié)果獎勵僅關(guān)注最終結(jié)果,而過程獎勵則對中間步驟也進行獎勵,后者更能有效引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)復(fù)雜的推理過程。o1模型可能結(jié)合了多種獎勵設(shè)計方法,并可能從偏好數(shù)據(jù)或?qū)<覕?shù)據(jù)中學(xué)習(xí)獎勵信號。

        6. 搜索策略:樹搜索與序列修正

          o1模型的搜索策略可能結(jié)合了樹搜索和序列修正兩種方法。樹搜索用于訓(xùn)練階段,探索更廣泛的解決方案;序列修正則用于推理階段,通過迭代優(yōu)化來提高效率。o1可能主要依賴內(nèi)部指導(dǎo)來引導(dǎo)搜索過程。

        7. 學(xué)習(xí)方法:強化學(xué)習(xí)與行為克隆

          o1模型的學(xué)習(xí)過程可能涉及一個搜索與學(xué)習(xí)的迭代過程,并結(jié)合了策略梯度方法(如PPO和DPO)和行為克隆等學(xué)習(xí)方法。論文也強調(diào)了研究LLM強化學(xué)習(xí)的Scaling Law的重要性。

        總而言之,這篇論文為理解和復(fù)現(xiàn)OpenAI o1模型提供了重要的理論框架和實踐指導(dǎo),為AGI研究開辟了新的方向。


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        文章來源:新智元
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        作者簡介:智能+中國主平臺,致力于推動中國從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點關(guān)注人工智能、機器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展,關(guān)注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響,領(lǐng)航中國新智能時代。

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