萬字長文｜大模型推理之路

OpenAI o1 系列模型的成功不僅推動了大型推理模型的研究，也為研究社區(qū)提供了新的研究方向，眾所周知，大模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)仍存在諸多挑戰(zhàn)，

原標(biāo)題：萬字長文｜大模型推理之路
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字數(shù)：23966字

大型語言模型推理能力綜述：從OpenAI o1到未來展望

本文綜述了近年來大型語言模型(LLMs)在推理能力方面的研究進展，特別是OpenAI o1系列模型的突破性貢獻，并探討了提升LLMs推理能力的各種方法及未來研究方向。

1. OpenAI o1系列模型的突破

OpenAI的o1系列模型在復(fù)雜推理任務(wù)（數(shù)學(xué)、編碼、科學(xué)問題解決）中取得了顯著進展，其在各種基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，甚至達到博士水平。o1系列模型的成功不僅推動了大型推理模型的研究，也為研究社區(qū)提供了新的研究方向。

2. 提升LLMs推理能力的方法

當(dāng)前研究表明，傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法和數(shù)據(jù)集不足以完全開發(fā)LLMs的推理潛力。因此，研究者們探索了以下幾種方法：

1. 預(yù)訓(xùn)練 (Pre-training): 利用大規(guī)模高質(zhì)量文本語料庫（包含代碼和數(shù)學(xué)內(nèi)容）進行預(yù)訓(xùn)練，為高級能力培養(yǎng)奠定基礎(chǔ)。平衡不同類型數(shù)據(jù)比例至關(guān)重要。
2. 微調(diào) (Fine-tuning): 使用標(biāo)注數(shù)據(jù)集進一步改進模型輸出，使其更符合特定任務(wù)需求。監(jiān)督微調(diào)(SFT)和鏈?zhǔn)剿季S(CoT)提示技術(shù)是關(guān)鍵方法。
3. 對齊 (Alignment): 通過強化學(xué)習(xí)等方法，指導(dǎo)模型生成有益、無害和真實的內(nèi)容，提高模型安全性和可控性。人類反饋強化學(xué)習(xí)(RLHF)和直接偏好優(yōu)化(DPO)是常用技術(shù)。
4. 提示技術(shù) (Prompting Techniques): 鏈?zhǔn)剿季S(CoT)、樹狀思維(ToT)等提示技術(shù)通過顯式指導(dǎo)模型推理過程，增強其能力。
5. 自主工作流 (Agentic Workflow): 通過編程LLMs的“思維模式”，在不需要額外訓(xùn)練的情況下優(yōu)化推理能力。

3. 數(shù)據(jù)構(gòu)建：從人工標(biāo)注到LLM自動化

構(gòu)建高質(zhì)量推理數(shù)據(jù)集至關(guān)重要，但成本高昂。本文探討了三種數(shù)據(jù)構(gòu)建方法：

1. 人工標(biāo)注 (Human Annotation): 精確且復(fù)雜，但資源密集。
2. LLM自動化結(jié)果注釋 (LLM Automated Outcome Annotation): 高效且經(jīng)濟，但可能需要人工示范。
3. 人工-LLM協(xié)作 (Human-LLM Collaboration): 結(jié)合人工和LLM的優(yōu)勢，兼顧效率和質(zhì)量。

4. 學(xué)習(xí)推理：從監(jiān)督到強化學(xué)習(xí)

監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)是提升模型推理能力的關(guān)鍵方法。強化學(xué)習(xí)通過累計獎勵優(yōu)化模型參數(shù)，包括RLHF和RLAIF。過程獎勵模型(PRM)和結(jié)果獎勵模型(ORM)在多步推理任務(wù)中發(fā)揮重要作用。

5. 測試時間增強：從鏈?zhǔn)剿季S到PRM引導(dǎo)搜索

本文介紹了多種測試時間增強技術(shù)，包括鏈?zhǔn)剿季S、樹狀思維提示以及PRM引導(dǎo)搜索（多數(shù)表決、樹搜索、束搜索、前瞻搜索等），這些方法在無需修改模型參數(shù)的情況下提升推理能力。

6. 開源項目與其他測試時間增強技術(shù)

多個開源項目（OpenR,Rest-MCTS*,o1復(fù)現(xiàn)之旅,LLaMA-Berry）致力于開發(fā)高級推理能力的LLMs，探索不同的強化學(xué)習(xí)實現(xiàn)策略。其他測試時間增強技術(shù)包括語言強化搜索(VRS)、基于記憶的強化和代理系統(tǒng)搜索。

7. 評估基準(zhǔn)

文章列舉了多種評估LLMs推理能力的基準(zhǔn)測試，涵蓋數(shù)學(xué)、邏輯、常識和編碼問題等多個領(lǐng)域。

8. 未來展望

文章總結(jié)了LLMs推理能力提升的啟示，包括后訓(xùn)練階段擴展法則的重要性、慢思考機制的借鑒以及下游應(yīng)用的廣闊前景。理解LLMs的“慢思考”機制將是未來研究的關(guān)鍵方向。

總而言之，LLMs在推理能力方面的進展顯著，未來研究將繼續(xù)探索更有效的訓(xùn)練方法、數(shù)據(jù)構(gòu)建技術(shù)和測試時間增強策略，以推動LLMs在更廣泛領(lǐng)域的應(yīng)用。

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作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)