o1復現的一點點心得

原標題：恰逢o3推出之際，總結最近o1復現的一點點心得
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：8385字

文章要點總結

本文主要探討了推理模型的訓練方法及其在3D物體生成和其他應用場景中的重要性。隨著新版本o3和gemini-flash-thinking的推出，推理能力顯著增強，模型在多個基準測試中均取得了優異成績。

1. 推理模型的現狀

推理模型在代碼、數學和其他領域的表現均有顯著提升。常用的翻譯和對話場景或許不需要如此強的推理能力，但agent場景的潛力巨大，能夠通過推理模型的指揮調度，優化其他模型的工作效率。

2. 外部工作與模型發展

在o1模型發布后，國內出現了多種類似模型，學術界也進行了相關研究。這些工作主要分為樹搜索派系和數據蒸餾派系，前者有助于快速構造數據，后者則提供了對長思考鏈訓練方法的更深入理解。

3. 數據蒸餾與模型復現

作者分享了自己在數據蒸餾方面的探索，嘗試通過合成數據補全模型中的邏輯內容。盡管模型規模逐漸增大，但缺失的數據仍然限制了推理能力的提升。

4. 長思考鏈的應用

在數學場景中，使用難度較高的合成數據能夠有效提升模型的能力。實驗表明，長思考鏈僅需1.3k的prompt就能實現顯著效果，尤其在math-hard任務上表現突出。

5. 遠程監督與思考過程的優化

為了提升推理模型的準確性，作者提出使用較弱模型提取思考過程，以便更好地監督和優化模型的思考鏈。這種方法有助于擴展推理數據的規模，提高模型的整體性能。

6. 結論與未來展望

推理模型的訓練與基礎模型密切相關，選擇合適的模型規模和數據集至關重要。通過優化數據蒸餾和遠程監督的方法，未來可以進一步提升模型的推理能力，并推動新的基準測試的開發。

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作者簡介：智猩猩旗下公眾號之一，深入關注大模型與AI智能體，及時搜羅生成式AI技術產品。