o1开启LLM新范式，Ai2科学家解析背后秘籍：推理和强化学习是关键

原标题：o1开启LLM新范式，Ai2科学家解析背后秘籍：推理和强化学习是关键
文章来源：新智元
内容字数：9725字

语言模型推理现状及OpenAI o1模型解读

本文总结了Ai2研究科学家Nathan Lambert在NeurIPS上关于语言模型推理现状的演讲要点，重点关注OpenAI o1模型及其强化学习训练方法。

1. 推理的重新定义

   Lambert认为，“推理”不再是一个的领域，而是一种方法。语言模型的推理方式不必与人类相同，其随机性应被接受并纳入研究。

2. 语言模型能否推理？

   关于语言模型是否进行推理的争论很多。Lambert认为，关键不在于模型的推理是否像人类，而在于其是否能有效完成任务。新的语言模型推理形式正在出现，它们与人类的推理方式不同。

3. 思维链与o1模型

   思维链的有效性在于它引导语言模型逐步输出token，token流相当于中间状态。o1模型本质上是规模巨大的预训练强化学习，通过增加计算消耗来推动任务进展。

4. o1模型及“亲戚”模型

   o1模型及其类似模型（如DeepSeek、QwQ）的成功在于其处理多种任务的能力。o1模型的强化学习训练计算量巨大，远超预训练。

5. 强化学习微调

   OpenAI的强化学习微调API通过多次处理数据，仅需少量token样本就能实现有效学习。其关键在于奖励机制：模型在答案正确时获得奖励，从而强化正确行为。这种方法在答案质量比文本风格更重要的任务中表现出色。

6. 评分器模型

   评分器模型起源于模型评估领域，用于对模型输出进行奖励塑造。它将成为开放强化学习基础设施的一部分。

7. OpenAI的实践及开源工具

   OpenAI的o1模型训练过程通过图表展示了性能随时间的变化。Ai2也发布了开源代码，用于处理数学和部分指令微调任务，并计划开发更复杂的评分器。

8. 总结

   Lambert的演讲揭示了语言模型推理的现状及未来发展方向。o1模型及其强化学习训练方法为语言模型能力的提升提供了新的思路，而开源工具的出现则推动了该领域的进一步发展。

联系作者

文章来源：新智元
作者微信：
作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。