推理模型专题 | 开源类O1：Marco-o1技术全面解读

文章预览

引言 简介 Marco推理数据集 通过MCTS扩展解空间 前置知识：蒙特卡罗树搜索（MCTS） MCTS扩展解空间 推理行动策略 行动选择 思考后的反思 实验 设置 主要结果 翻译任务案例研究 总结 0. 引言 引发了学术界和工业界对大规模推理模型(large reasoning models ，LRM)研究的浓厚兴趣。鉴于前文对主流O1模型进行评测： 实测主流O1模型，究竟谁才是地表最强王者？揭开三足鼎立局面！ ，结果显示开源的Marco-o1效果不错，甚至超越部分闭源产品。为此，今天这篇小作文将全面介绍Marco-o1的技术细节。 1. 简介 阿里国际数字化商业团队(非Qwen团队)提出Marco-o1，该模型不仅关注数学、物理和编程等具有标准答案的学科领域(这些领域非常适合强化学习)，还更加注重开放性解决方案。Marco-o1旨在解答一个问题:"o1模型能否有效地推广到那些缺乏明确标准且难以量化奖励的更广泛 ………………………………