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Kimi官方復盤:k1.5復現o1的思考過程

AIGC動態8個月前發布 Founder Park
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要讓模型自己探索思考范式。

Kimi官方復盤:k1.5復現o1的思考過程

原標題:Kimi官方復盤:k1.5復現o1的思考過程
文章來源:Founder Park
內容字數:7655字

Kimi復現o1的關鍵技術思考:從Agentic Workflow到In Context RL with Self-Critique

本文總結了Kimi技術人員在知乎上分享的復現OpenAI o1模型的關鍵技術思考過程。文章深入探討了模型思考模式的探索,從最初的Agentic Workflow到最終的In Context RL with Self-Critique方法,以及對AGI和ASI的展望。

1. Agentic Workflow的局限性

文章指出,雖然Long Context的重要性早被認識到,但由于Long CoT(Chain of Thought)成本高、速度慢,并未被優先考慮。然而,性能才是最重要的因素。 作者通過分析o1的特征(例如犯錯、反思、多種思考方法),結合Noam Brown和Hyung Won Chung的OpenAI視頻,以及Richard Sutton的“The Bitter Lesson”,意識到Long CoT的關鍵作用,并最終得出結論:Agentic Workflow 因為其結構化特性,會限制模型能力,只有短期價值,最終會被模型自身能力取代。

2. o1的本質:In Context RL with Self-Critique

Kimi團隊認為o1實際上是將in-context RL的完整軌跡作為一條信息進行訓練。模型在Long CoT下進行題目解答的過程,就是一個RL探索過程,其輸出軌跡可以表示為:s1,a1,r1,a2,r2,a3,r3,….. 其中a是解決方法(action),r是模型自我反思得到的獎勵(reward)。 文章強調了o1的“self-critique”(自我批判)能力,這使得價值評估變得復雜,因為模型的錯誤并非總是負面價值,知錯能改同樣重要。

3. 訓練方法:基于REINFORCE的Contextual Bandit

由于價值評估的復雜性,Kimi團隊放棄了傳統的PRM方法,轉而將問題簡化為Contextual Bandit問題,并使用REINFORCE的變種進行訓練。 簡單的說,就是模型做對題就加梯度,做錯題就減梯度,并加入一些技巧來穩定訓練過程。 一個令人驚喜的發現是:模型在RL訓練過程中會自主增加token數量,提升性能。

4. 對AGI和ASI的展望

文章最后總結了整個復現過程,并對AGI和ASI進行了展望。作者認為AGI近在眼前,而RL技術是實現AGI的關鍵,只需給AI一個可衡量的目標,讓其自行探索并通過RL提升即可。未來,這一過程將被復制到更復雜的場景中,例如模擬駕駛、內容創作、應用開發等,最終實現ASI。


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文章來源:Founder Park
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作者簡介:來自極客公園,專注與科技創業者聊「真問題」。

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