原標題：o1開啟LLM新范式，Ai2科學家解析背后秘籍：推理和強化學習是關鍵
文章來源：新智元
內容字數：9725字

語言模型推理現狀及OpenAI o1模型解讀

本文總結了Ai2研究科學家Nathan Lambert在NeurIPS上關于語言模型推理現狀的演講要點，重點關注OpenAI o1模型及其強化學習訓練方法。

1. 推理的重新定義

   Lambert認為，“推理”不再是一個的領域，而是一種方法。語言模型的推理方式不必與人類相同，其隨機性應被接受并納入研究。

2. 語言模型能否推理？

   關于語言模型是否進行推理的爭論很多。Lambert認為，關鍵不在于模型的推理是否像人類，而在于其是否能有效完成任務。新的語言模型推理形式正在出現，它們與人類的推理方式不同。

3. 思維鏈與o1模型

   思維鏈的有效性在于它引導語言模型逐步輸出token，token流相當于中間狀態。o1模型本質上是規模巨大的預訓練強化學習，通過增加計算消耗來推動任務進展。

4. o1模型及“親戚”模型

   o1模型及其類似模型（如DeepSeek、QwQ）的成功在于其處理多種任務的能力。o1模型的強化學習訓練計算量巨大，遠超預訓練。

5. 強化學習微調

   OpenAI的強化學習微調API通過多次處理數據，僅需少量token樣本就能實現有效學習。其關鍵在于獎勵機制：模型在答案正確時獲得獎勵，從而強化正確行為。這種方法在答案質量比文本風格更重要的任務中表現出色。

6. 評分器模型

   評分器模型起源于模型評估領域，用于對模型輸出進行獎勵塑造。它將成為開放強化學習基礎設施的一部分。

7. OpenAI的實踐及開源工具

   OpenAI的o1模型訓練過程通過圖表展示了性能隨時間的變化。Ai2也發布了開源代碼，用于處理數學和部分指令微調任務，并計劃開發更復雜的評分器。

8. 總結

   Lambert的演講揭示了語言模型推理的現狀及未來發展方向。o1模型及其強化學習訓練方法為語言模型能力的提升提供了新的思路，而開源工具的出現則推動了該領域的進一步發展。

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作者簡介：智能+中國主平臺，致力于推動中國從互聯網+邁向智能+新紀元。重點關注人工智能、機器人等前沿領域發展，關注人機融合、人工智能和機器人對人類社會與文明進化的影響，領航中國新智能時代。