主要观点总结
本文主要介绍了OpenAI的“草莓”模型，即o1系列大模型的原理、性能以及在多个基准测试上的表现。文章还包含了关于o1模型在考试、学术基准测试、广泛领域的开放式提示上的评估结果，以及关于其思维链对安全性和对齐方面的进展。此外，文章还提到了民生证券的计算机团队介绍和一些免责声明。
关键观点总结
关键观点1: OpenAI o1模型原理
o1模型是通过强化学习进行训练的大模型，特别之处在于它在回答前会进行推理，生成一个内部思维链。
关键观点2: o1模型性能
o1模型在多个基准测试中表现出色，特别是在MATH2、GSM8K等任务上，其性能超越了GPT-4o。在AIME考试和GPQA Diamond基准测试中，其表现甚至超越了人类专家。
关键观点3: 思维链对安全性和对齐性的提升
使用思维链可以提升模型在安全和对齐方面的表现，因为模型能够更稳健地处理分布外情景，并且以可理解的方式展示其思考过程。
关键观点4: 民生证券计算机团队介绍及免责声明
介绍了民生证券计算机团队中的首席分析师吕伟，并包含了相关的免责声明和投资者适当性说明。
文章预览
OpenAI “草莓”现“真身”？ 一.模型原理+论文解读 o1 模型引入了推理标记，这些模型使用这些推理标记进行 “思考”，分解他们对提示的理解，并考虑多种方法来生成响应。生成推理标记后，模型会生成一个答案作为可见的完成标记，并从其上下文中丢弃推理标记，以下是用户和助手之间的多步骤对话示例，每个步骤的输入和输出标记将被转移，而推理标记将被丢弃。 OpenAI o1系列大模型是通过强化学习（RL）进行训练、用于执行复杂推理的大模型，其特点为o1在回答之前会思考：在响应用户之前，它可以产生一个很长的内部思维链（第二部分有案例展示）。随着强化学习（训练时计算）的增加和思考时间的增加（测试时计算），o1 的性能会不断提高，OpenAI认为这是一种新的扩展方式与scaling law不同，而该方式的扩展刚刚起步。
………………………………
