刚刚，OpenAI震撼发布o1大模型！强化学习突破LLM推理极限

2024-09-15 02:30 56 阅读 0 评论 37 点赞

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大语言模型还能向上突破，OpenAI 再次证明了自己的实力。

北京时间9月13日午夜，OpenAI 正式公开一系列全新 AI 大模型，旨在专门解决难题。这是一个重大突破，新模型可以实现复杂推理，一个通用模型解决比此前的科学、代码和数学模型能做到的更难的问题。

OpenAI 称，今天在 ChatGPT 和大模型 API 中新发布的是该系列中的第一款模型，而且还只是预览版 ——o1-preview。除了 o1，OpenAI 还展示了目前正在开发的下次更新的评估。

o1模型一举创造了很多历史记录。

首先，o1就是此前 OpenAI 从山姆・奥特曼到科学家们一直在「高调宣传」的草莓大模型。它拥有真正的通用推理能力。在一系列高难基准测试中展现出了超强实力，相比 GPT-4o 有巨大提升，让大模型的上限从「没法看」直接上升到优秀水平，不专门训练直接数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。

奥特曼表示，虽然 o1的表现仍然存在缺陷，不过你在第一次使用它的时候仍然会感到震撼。

其次，o1给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。它在大模型领域重现了当年 AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力，就输出越多智能，一直到超越人类水平。

也就是从方法上，o1大模型首次证明了语言模型可以进行真正的强化学习。

开发出首个 AI 软件工程师 Devin 的 Cognition AI 表示，过去几周一直与 OpenAI 密切合作，使用 Devin 评估 o1的推理能力。结果发现，与 GPT-4o 相比，o1系列模型对于处理代码的智能体系统来说是一个重大进步。

最后在实践中，o1上线之后，现在 ChatGPT 可以在回答问题前先仔细思考，而不是立即脱口而出答案。就像人类大脑的系统1和系统2，ChatGPT 已经从仅使用系统1（快速、自动、直观、易出错）进化到了可使用系统2思维(缓慢、深思熟虑、有意识、可靠)。这让它能够解决以前无法解决的问题。

从今天 ChatGPT 的用户体验来看，这是向前迈进一小步。在简单的 Prompt 下，用户可能不会注意到太大的差异，但如果问一些棘手的数学或者代码问题，区别就开始明显了。更重要的是，未来发展的道路已经开始显现。

总而言之，今晚 OpenAI 丢出的这个重磅炸弹，已经让整个 AI 社区震撼，纷纷表示 tql、睡不着觉，深夜已经开始抓紧学习。接下来，就让我们看下 OpenAI o1大模型的技术细节。

OpenAI o1工作原理

在技术博客《Learning to Reason with LLMs》中，OpenAI 对 o1系列语言模型做了详细的技术介绍。

OpenAI o1是经过强化学习训练来执行复杂推理任务的新型语言模型。特点就是，o1在回答之前会思考 —— 它可以在响应用户之前产生一个很长的内部思维链。

也就是该模型在作出反应之前，需要像人类一样，花更多时间思考问题。通过训练，它们学会完善自己的思维过程，尝试不同的策略，并认识到自己的错误。

在 OpenAI 的测试中，该系列后续更新的模型在物理、化学和生物学这些具有挑战性的基准任务上的表现与博士生相似。OpenAI 还发现它在数学和编码方面表现出色。

在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 仅正确解答了13% 的问题，而 o1模型正确解答了83% 的问题。

模型的编码能力也在比赛中得到了评估，在 Codeforces 比赛中排名89%。

OpenAI 表示，作为早期模型，它还不具备 ChatGPT 的许多实用功能，例如浏览网页获取信息以及上传文件和图片。

但对于复杂的推理任务来说，这是一个重大进步，代表了人工智能能力的新水平。鉴于此，OpenAI 将计数器重置为1，并将该系列模型命名为 OpenAI o1。

重点在于，OpenAI 的大规模强化学习算法，教会模型如何在数据高度有效的训练过程中利用其思想链进行高效思考。换言之，类似于强化学习的 Scaling Law。

OpenAI 发现，随着更多的强化学习（训练时计算）和更多的思考时间(测试时计算)，o1的性能持续提高。而且扩展这种方法的限制与大模型预训练的限制有很大不同，OpenAI 也还在继续研究。

评估

为了突出相对于 GPT-4o 的推理性能改进，OpenAI 在一系列不同的人类考试和机器学习基准测试中测试了 o1模型。实验结果表明，在绝大多数推理任务中，o1的表现明显优于 GPT-4o。

o1在具有挑战性的推理基准上比 GPT-4o 有了很大的改进。

o1在广泛的基准测试上比 GPT-4o 有所改进，包括54/57MMLU 子类别，图示出了7个以供说明。

在许多推理密集型基准测试中，o1的表现可与人类专家相媲美。最近的前沿模型在 MATH 和 GSM8K 上表现得非常好，以至于这些基准测试在区分模型方面不再有效。因此，OpenAI 在 AIME 上评估了数学成绩，这是一项旨在测试美国最聪明高中数学学生的考试。

‍在一个官方演示中，o1-preview 解答了一个非常困难的推理问题:当公主的年龄是王子的两倍时，公主的年龄与王子一样大，而公主的年龄是他们现在年龄总和的一半。王子和公主的年龄是多少?提供这个问题的所有解。

在2024年 AIME 考试中，GPT-4o 平均只解决了12% （1.8/15）的问题，而 o1在每个问题只有一个样本的情况下平均为74% (11.1/15)，在64个样本之间达成一致的情况下为83% (12.5/15)，在使用学习的评分函数对1000个样本重新排序时为93% (13.9/15)。13.9分可以跻身全美前500名，并且高于美国数学奥林匹克竞赛分数线。

OpenAI 还在 GPQA Diamond 基准上评估了 o1，这是一个困难的智力基准，用于测试化学、物理和生物学方面的专业知识。为了将模型与人类进行比较，OpenAI 聘请了拥有博士学位的专家来回答 GPQA Diamond 基准问题。

实验结果表明:o1超越了人类专家的表现，成为第一个在该基准测试中做到这一点的模型。

这些结果并不意味着 o1在所有方面都比博士更有能力 —— 只是该模型更擅长解决一些博士应该解决的问题。在其他几个 ML 基准测试中，o1实现了新的 SOTA。

启用视觉感知能力后，o1在 MMMU 基准上得分为78.2%，成为第一个与人类专家相当的模型。o1还在57个 MMLU 子类别中的54个上优于 GPT-4o。

思维链（CoT）

与人类在回答难题之前会长时间思考类似，o1在尝试解决问题时会使用思维链。通过强化学习，o1学会磨练其思维链并改进其使用的策略。o1学会了识别和纠正错误，并可以将棘手的步骤分解为更简单的步骤。o1还学会了在当前方法不起作用时尝试不同的方法。这个过程极大地提高了模型的推理能力。

编程能力

基于 o1进行了初始化并进一步训练了其编程技能后，OpenAI 训练得到了一个非常强大的编程模型（o1-ioi）。该模型在2024年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)赛题上得到了213分，达到了排名前49% 的水平。并且该模型参与竞赛的条件与2024IOI 的人类参赛者一样:需要在10个小时内解答6个高难度算法问题，并且每个问题仅能提交50次答案。

针对每个问题，这个经过专门训练的 o1模型会采样许多候选答案，然后基于一个测试时选取策略提交其中50个答案。选取标准包括在 IOI 公共测试案例、模型生成的测试案例以及一个学习得到的评分函数上的性能。

研究表明，这个策略是有效的。因为如果直接随机提交一个答案，则平均得分仅有156。这说明在该竞赛条件下，这个策略至少值60分。

OpenAI 发现，如果放宽提交限制条件，则模型性能更是能大幅提升。如果每个问题允许提交1万次答案，即使不使用上述测试时选取策略，该模型也能得到362.14分——可以得金牌了。

最后，OpenAI 模拟了 Codeforces 主办的竞争性编程竞赛，以展示该模型的编码技能。采用的评估与竞赛规则非常接近，允许提交10份代码。GPT-4o 的 Elo 评分为808，在人类竞争对手中处于前11% 的水平。该模型远远超过了 GPT-4o 和 o1——它的 Elo 评分为1807，表现优于93% 的竞争对手。

在编程竞赛上进一步微调使得 o1能力又增，并在2024年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）规则下排名前49%。

下面这个官方示例直观地展示了 o1-preview 的编程能力:一段提示词就让其写出了一个完整可运行的游戏。

人类偏好评估

除了考试和学术基准之外，OpenAI 还在更多领域的具有挑战性的开放式提示上评估了人类对 o1-preview 和 GPT-4o 的偏好。

在这次评估中，人类训练者对 o1-preview 和 GPT-4o 的提示进行匿名回答，并投票选出他们更喜欢的回答。在数据分析、编程和数学等推理能力较强的类别中，o1-preview 的受欢迎程度远远高于 GPT-4o。然而，o1-preview 在某些自然语言任务上并不受欢迎，这表明它并不适合所有用例。

在需要更强大推理能力的领域，人们更青睐 o1-preview。

安全

思维链（CoT）推理为安全和对齐提供了新的思路。OpenAI 发现，将模型行为策略整合到推理模型的思维链中，可以高效、稳健地教导人类价值观和原则。通过向模型教导自己的安全规则以及如何在上下文中推理它们，OpenAI 发现推理能力直接有利于模型稳健性的证据:o1-preview 在关键越狱评估和用于评估模型安全拒绝边界的最严格内部基准上取得了显著的改进。

OpenAI 认为，使用思维链可以为安全和对齐带来重大进步，因为1）它能够以清晰的方式观察模型思维，并且2)关于安全规则的模型推理对于分布外场景更具稳健性。

为了对自己的改进进行压力测试， OpenAI 在部署之前根据自己的安全准备框架进行了一系列安全测试和红队测试。结果发现，思维链推理有助于在整个评估过程中提高能力。尤其值得注意的是，OpenAI 观察到了有趣的奖励黑客攻击实例。

安全准备框架链接:https://openai.com/safety/

隐藏思维链

OpenAI 认为隐藏思维链为监控模型提供了独特的机会。假设它是忠实且清晰的，隐藏思维链使得能够「读懂」模型的思想并了解其思维过程。例如，人们将来可能希望监控思维链以寻找操控用户的迹象。

但要做到这一点，模型必须能够自由地以未改变的形式表达其思想，因此不能在思维链方面训练进行任何政策合规性或用户偏好性训练。OpenAI 也不想让用户直接看到不一致的思维链。

因此，在权衡用户体验、竞争优势和追求思维链监控的选项等多种因素后，OpenAI 决定不向用户展示原始的思维链。OpenAI 承认这个决定有不好的地方，因此努力通过教导模型在答案中重现思维链中的任何有用想法来部分弥补。同时，对于 o1模型系列，OpenAI 展示了模型生成的思维链摘要。

可以说，o1显著提升了 AI 推理的最新水平。OpenAI 计划在不断迭代的过程中发布此模型的改进版本，并期望这些新的推理能力将提高将模型与人类价值观和原则相结合的能力。OpenAI 相信 o1及其后续产品将在科学、编程、数学和相关领域为 AI 解锁更多新用例。

OpenAI o1-mini

o1是一个系列模型。这次 OpenAI 还一并发布了一个 mini 版 OpenAI o1-mini。该公司在博客中给出了 preview 和 mini 版的不同定义:「为了给开发者提供更高效的解决方案，我们也发布了 OpenAI o1-mini，这是一个尤其擅长编程的更快、更便宜的推理模型。」整体来看，o1-mini 的成本比 o1-preview 低80%。

由于 o1等大型语言模型是在大量文本数据集上预训练，虽然具有广泛世界知识，但对于实际应用来说，可能成本高昂且速度慢。

相比之下，o1-mini 是一个较小的模型，在预训练期间针对 STEM 推理进行了优化。在使用与 o1相同的高计算强化学习（RL） pipeline 进行训练后， o1-mini 在许多有用的推理任务上实现了相媲美的性能，同时成本效率显著提高。

比如在需要智能和推理的基准测试中，与 o1-preview 和 o1相比，o1-mini 表现良好。但它在需要非 STEM 事实知识的任务上表现较差。