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OpenAI最大秘密曝光,竟被中国研究者破解?复旦等惊人揭秘o1路线图

互联网思想  · 公众号  · 科技媒体  · 2025-01-04 23:15
    

主要观点总结

本文介绍了关于OpenAI的o1模型的秘密,以及国内一篇论文引发的全球AI学者震惊的原因。文章从强化学习的角度分析了实现o1的路线图,并概述了o1的关键部分,如策略初始化、奖励设计、搜索和学习。同时,也探讨了不同开源o1项目的方法对比,以及LLM在初始化、奖励设计、策略初始化方面的进步。最后,文章还探讨了搜索在学习中的作用,以及强化学习的Scaling Law在LLM中的应用。

关键观点总结

关键观点1: 论文介绍及反响

国内一篇论文引发全球AI社区强烈反响,多位网友表示该研究的意义不仅仅是发表了一篇论文,而是为大多数模型打开了使用RL实现相同概念的大门,提供了不同类型的推理反馈,并开发了AI可以使用的剧本和食谱。

关键观点2: o1模型的关键部分分析

实现o1模型的路线图包括四个关键部分:策略初始化、奖励设计、搜索和学习。策略初始化使模型具备高效探索复杂问题解空间的能力;奖励设计通过奖励塑造或建模提供密集有效的信号,指导模型的学习和搜索过程;搜索在训练和测试中都起着至关重要的作用;学习阶段通过结合强化学习和环境交互,使模型能够不断进步。

关键观点3: LLM的进步

LLM在初始化、奖励设计、策略初始化等方面都有显著的进步。例如,预训练让LLM具备基本语言理解和推理能力,指令微调将LLM从简单的下一个Token预测转变为生成符合人类需求响应。类人推理行为的开发在策略初始化中起到关键作用,影响后续学习和搜索过程。

关键观点4: 搜索在学习中的作用

搜索在o1的训练和推理过程中都扮演着重要角色。在训练阶段,搜索过程可以视为一种试错过程,利用更多的计算资源来生成更优质的解决方案。在推理阶段,搜索则通过增加推理计算量和延长思考时间来找到更优的答案。

关键观点5: 强化学习的Scaling Law在LLM中的应用

强化学习的Scaling Law在LLM中也有应用。推理性能与训练时间计算量呈对数线性关系。为了实现像o1这样的大规模强化学习,研究LLM强化学习的Scaling Law至关重要。


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