模型观察室专栏：OpenAI推出o1模型！强化学习助力LLM推理能力飞跃

近日，OpenAI在官网商业化频道下，对满血版o1进行提前剧透，即正式版o1即将推出，其性能在数学和编码方面遥遥领先于现有的GPT-4o和预览版o1。

在未来几个月里，官方计划为o1系列模型增加更多功能，如网页浏览、文件和图像上传等，并支持ChatGPT自动选择合适模型。

此前OpenAI于9月13日正式发布针对复杂推理问题的全新大模型 o1，引起了广泛关注。

图源网络

OpenAI o1的技术创新

• o1模型具备复杂推理能力，可以解决比目前专业的科学、代码和数学模型所能解决的更难的问题。与GPT-4o相比，o1在数理化生、英语法律经济等各种科目都有不同成绩改进。

• o1模型运用了全新的优化算法，并且通过专门为其定制的新训练数据集进行训练。

• o1 模型系列在安全性方面进行了优化，降低生成错误信息（即 “幻觉现象”）的概率。

OpenAI表示，o1在在CodeForces代码竞赛中的准确率甚至达到了89%，而GPT-4o的准确率是11.0%，呈现大幅提升；

在AIME 2024数学竞赛中，o1模型的准确率达到惊人的83.3%，相比之下GPT-4o的准确率只有13.4%，提升6倍，并且在物理、生物和化学问题的基准测试（GPQA）中超过了人类博士水平的准确度。

OpenAI o1官方公布的技术概念

Reinforcement Learning（强化学习）、Chain of Thought（CoT，思维链）、Post-training（后训练），这些都不是新技术，但是OpenAI强就强在如何将这些已有技术进行排列组合，进行技术创新，进行灵活应用。

强化学习训练：o1模型的核心在于其采用了强化学习的方法来进行训练。这种训练机制使得模型通过反复试验来改进其决策逻辑，从而增强其处理复杂推理任务的能力。

内部思维链生成：不同于传统的语言模型，o1在形成答案前会构造一条内部的思维链。这个思路链代表了一个逐步分析与细化问题的过程，模仿了人类的认知模式，使模型能够更加深刻地理解问题核心，并提供更为精确的解答。

复杂推理能力：得益于一体化的强化学习方法和内部思考路径的设计，o1在高级推理技能方面展现出了卓越的进步。无论是在数学计算、编程任务还是科学研究等领域，它都能够展示出超群的问题解决能力，有效地克服那些对传统模型构成难题的障碍。

但o1模型并不是完美的。在设计、写作、编辑文字等方面上，o1还远不如GPT-4o。o1也没有浏览网页或处理文件和图像的能力。OpenAI表示，公司会在之后的更新中解决这些问题。

大模型的能力本质上都来自于训练数据。特定能力的表现水平取决于相关训练数据的丰富程度——包含相关训练样本越多，所训练出的模型在这一方面的能力也就越强大。

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