揭开O1复现的神秘面纱：探索O3推出的启示与心得

o1复现的一点点心得

原标题：恰逢o3推出之际，总结最近o1复现的一点点心得
文章来源：智猩猩GenAI
内容字数：8385字

文章要点总结

本文主要探讨了推理模型的训练方法及其在3D物体生成和其他应用场景中的重要性。随着新版本o3和gemini-flash-thinking的推出，推理能力显著增强，模型在多个基准测试中均取得了优异成绩。

1. 推理模型的现状

推理模型在代码、数学和其他领域的表现均有显著提升。常用的翻译和对话场景或许不需要如此强的推理能力，但agent场景的潜力巨大，能够通过推理模型的指挥调度，优化其他模型的工作效率。

2. 外部工作与模型发展

在o1模型发布后，国内出现了多种类似模型，学术界也进行了相关研究。这些工作主要分为树搜索派系和数据蒸馏派系，前者有助于快速构造数据，后者则提供了对长思考链训练方法的更深入理解。

3. 数据蒸馏与模型复现

作者分享了自己在数据蒸馏方面的探索，尝试通过合成数据补全模型中的逻辑内容。尽管模型规模逐渐增大，但缺失的数据仍然限制了推理能力的提升。

4. 长思考链的应用

在数学场景中，使用难度较高的合成数据能够有效提升模型的能力。实验表明，长思考链仅需1.3k的prompt就能实现显著效果，尤其在math-hard任务上表现突出。

5. 远程监督与思考过程的优化

为了提升推理模型的准确性，作者提出使用较弱模型提取思考过程，以便更好地监督和优化模型的思考链。这种方法有助于扩展推理数据的规模，提高模型的整体性能。

6. 结论与未来展望

推理模型的训练与基础模型密切相关，选择合适的模型规模和数据集至关重要。通过优化数据蒸馏和远程监督的方法，未来可以进一步提升模型的推理能力，并推动新的基准测试的开发。

联系作者

文章来源：智猩猩GenAI
作者微信：
作者简介：智猩猩旗下公众号之一，深入关注大模型与AI智能体，及时搜罗生成式AI技术产品。