原標(biāo)題：o1開(kāi)啟LLM新范式，Ai2科學(xué)家解析背后秘籍：推理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)是關(guān)鍵
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語(yǔ)言模型推理現(xiàn)狀及OpenAI o1模型解讀

本文總結(jié)了Ai2研究科學(xué)家Nathan Lambert在NeurIPS上關(guān)于語(yǔ)言模型推理現(xiàn)狀的演講要點(diǎn)，重點(diǎn)關(guān)注OpenAI o1模型及其強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法。

1. 推理的重新定義

   Lambert認(rèn)為，“推理”不再是一個(gè)的領(lǐng)域，而是一種方法。語(yǔ)言模型的推理方式不必與人類相同，其隨機(jī)性應(yīng)被接受并納入研究。

2. 語(yǔ)言模型能否推理？

   關(guān)于語(yǔ)言模型是否進(jìn)行推理的爭(zhēng)論很多。Lambert認(rèn)為，關(guān)鍵不在于模型的推理是否像人類，而在于其是否能有效完成任務(wù)。新的語(yǔ)言模型推理形式正在出現(xiàn)，它們與人類的推理方式不同。

3. 思維鏈與o1模型

   思維鏈的有效性在于它引導(dǎo)語(yǔ)言模型逐步輸出token，token流相當(dāng)于中間狀態(tài)。o1模型本質(zhì)上是規(guī)模巨大的預(yù)訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)，通過(guò)增加計(jì)算消耗來(lái)推動(dòng)任務(wù)進(jìn)展。

4. o1模型及“親戚”模型

   o1模型及其類似模型（如DeepSeek、QwQ）的成功在于其處理多種任務(wù)的能力。o1模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練計(jì)算量巨大，遠(yuǎn)超預(yù)訓(xùn)練。

5. 強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)

   OpenAI的強(qiáng)化學(xué)習(xí)微調(diào)API通過(guò)多次處理數(shù)據(jù)，僅需少量token樣本就能實(shí)現(xiàn)有效學(xué)習(xí)。其關(guān)鍵在于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制：模型在答案正確時(shí)獲得獎(jiǎng)勵(lì)，從而強(qiáng)化正確行為。這種方法在答案質(zhì)量比文本風(fēng)格更重要的任務(wù)中表現(xiàn)出色。

6. 評(píng)分器模型

   評(píng)分器模型起源于模型評(píng)估領(lǐng)域，用于對(duì)模型輸出進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)塑造。它將成為開(kāi)放強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施的一部分。

7. OpenAI的實(shí)踐及開(kāi)源工具

   OpenAI的o1模型訓(xùn)練過(guò)程通過(guò)圖表展示了性能隨時(shí)間的變化。Ai2也發(fā)布了開(kāi)源代碼，用于處理數(shù)學(xué)和部分指令微調(diào)任務(wù)，并計(jì)劃開(kāi)發(fā)更復(fù)雜的評(píng)分器。

8. 總結(jié)

   Lambert的演講揭示了語(yǔ)言模型推理的現(xiàn)狀及未來(lái)發(fā)展方向。o1模型及其強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法為語(yǔ)言模型能力的提升提供了新的思路，而開(kāi)源工具的出現(xiàn)則推動(dòng)了該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：智能+中國(guó)主平臺(tái)，致力于推動(dòng)中國(guó)從互聯(lián)網(wǎng)+邁向智能+新紀(jì)元。重點(diǎn)關(guān)注人工智能、機(jī)器人等前沿領(lǐng)域發(fā)展，關(guān)注人機(jī)融合、人工智能和機(jī)器人對(duì)人類社會(huì)與文明進(jìn)化的影響，領(lǐng)航中國(guó)新智能時(shí)代。