主要观点总结
本文介绍了作者张俊林对新发布的OpenAI o1模型的看法和评价。他强调了OpenAI o1模型在提升大模型的逻辑推理能力方面的巨大进步，并分析了其与GPT 4o等其他模型的不同和重要性。此外，文章还涉及到了预训练Scaling Law的来源以及OpenAI o1提到的RL Scaling law。
关键观点总结
关键观点1: 作者对OpenAI o1模型的看法和评价
作者认为OpenAI o1模型是自GPT 4发布以来，基座大模型最大的进展，特别是在提升大模型的逻辑推理能力方面。他认为GPT 4o和o1是不同的大模型发展思路，而o1方向更根本且重要性更高。
关键观点2: OpenAI o1模型与GPT 4o的区别和重要性
作者提到GPT 4o在提升大模型的智力水平上还有不足，难以处理复杂任务，而OpenAI o1模型则主要探索大模型在AGI路上的潜力。他认为OpenAI未来计划中的两条线，即OpenAI o1和GPT 4o各有其内在逻辑和发展方向。
关键观点3: OpenAI o1模型的方法论
作者解释了OpenAI o1模型通过类似AlphaGo的Monte Carlo Tree Search（MCTS）搜索+强化学习的方法提升大模型的逻辑推理能力。他还提到了问题复杂性对模型推理成本的影响以及Prompt工程的消亡等问题。
关键观点4: 预训练Scaling Law和RL Scaling law的分析
作者分析了预训练Scaling Law的来源以及大模型能力来源与数据的关系。他认为随着数据规模的增长，新数据包含的新知识比例会降低，导致Scaling Law的减缓现象。对于逻辑推理能力的提升，他强调了合成数据和构造更多比例的逻辑推理数据的重要性。他还提到了OpenAI o1中提到的RL在训练和推理时的Scaling law特性。
文章预览
Datawhale推荐 作者：张俊林， 新浪新技术研发负责人 蹭下热度谈谈 OpenAI o1 的价值意义及 RL 的 Scaling law。 一、OpenAI o1 是大模型的巨大进步 我觉得 OpenAI o1 是自 GPT 4 发布以来，基座大模型最大的进展，逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好，GPT 4o 和 o1 是发展大模型不同的方向，但是 o1 这个方向更根本，重要性也比 GPT 4o 这种方向要重要得多，原因下面会分析。 为什么说 o1 比 4o 方向重要？ 这是两种不同的大模型发展思路，说实话在看到 GPT 4o 发布的时候我是有些失望的，我当时以为 OpenAI 会优先做 o1 这种方向，但是没想到先出了 GPT 4o。GPT 4o 本质上是要探索不同模态相互融合的大一统模型应该怎么做的问题，对于提升大模型的智力水平估计帮助不大；而 o1 本质上是在探索大模型在 AGI 路上能走多远、天花板在哪里的问题，很明显第二个
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