文章摘要
【关 键 词】 自我博弈、强化学习、多模态、推理能力、大语言模型
曹宇在其文章中深入分析了OpenAI的新型自我博弈强化学习（RL）模型o1，该模型在数理推理领域取得了显著成绩，并提出了训练时计算（train-time compute）和测试时计算（test-time compute）两个新的RL扩展法则。o1模型是一个多模态模型，其低调发布并未引起广泛关注，但其在多模态框架中的表现突出，得分高达78.1分。o1模型的命名暗示了其技术路线可能与GPT-4系列有所不同，代表了一种全新的模型pipeline。
o1模型的性能提升得益于在训练时的强化学习以及推理时的深入思考。这表明在特定领域，后训练（post train）的收益依然存在，但需要超越简单的监督学习（SFT）和训练时的扩展。o1模型展示了在没有人类参与的情况下，通过提出假设、验证思路和反思过程，实现逻辑推理能力。
文章中提到了“草莓”模型的梗，它源于GPT系列在处理“草莓”单词中字母“r”数量的问题上的失败。o1模型通过自我博弈提升了其推理能力，能够正确解码加密信息，展示了其在推理过程中的逐步思考能力。
曹宇进一步探讨了大语言模型（LLM）的扩展法则，特别是self-play LLM的挑战与机遇。他指出，为了使self-play有效，生成器（Generator）和验证器（Verifier）都必须足够强大。随着奖励数据的增加和奖励模型（RM）的强化，self-play的基础正在得到加强。新的扩展趋势表明，生成式RM能够提供更准确的评估，并且能够与大语言模型进行更深入的互动。
文章还讨论了test-time推理的scaling模式，包括Best of N搜索和深度推理scaling。这些模式展示了self-play RL在推理时的不同可能性，以及如何通过给模型更多的计算预算来提升准确度。
最后，曹宇推演了o1可能的技术路线，包括self-play actor-critic RL和self-play RL与自我验证器的结合。这些路线强调了在没有人类监督信号的情况下，通过搜索和记忆的组合来提升模型性能。他总结说，o1模型是一个早期预览版本，它突破了传统的训练和推理模式，预示着大语言模型在各个领域通过self-play实现突破的确定性技术方向。尽管o1目前看起来像是一个领域模型，但随着领域的扩展，我们可能会看到更强大的模型，如o1和o2，再次展现RL的力量。
原文和模型
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【原文作者】 AIGC开放社区
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
