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必看:Open AI AMA 回答大量关于 o1 的关键性问题
发布日期:2024-09-15 11:34:40 浏览次数: 1597


Open AI 举办了一个关于 Open AI o1 的 AMA。回答了非常多用户和开发者关注的o1 问题。

Tibor Blaho,爬了整个推特流[1]然后总结了一下,跟大家分享一下总结后的内容,如果感兴趣可以去看吧 Open AI 的原始帖子[2]

这里是几个我觉得比较重要的点:

强调 o1 不是一个“系统”而是一个经过系统训练的模型。mini 在某些方面确实更好,只是世界知识不够多o1 模型即将支持更大的输入上下文o1 本身是有多模态能力的CoT token 不会被公开提示可以影响模型思考问题方式强化学习 (RL) 用于改善 o1 中的 CoT,GPT-4o 无法仅通过提示匹配其 CoT 性能正在为模型添加广泛的世界知识


模型名称和推理范式

OpenAI o1 的命名代表了人工智能能力的新高度;计数器重置为 1"Preview (预览版)"表示这是完整模型的早期版本"Mini (迷你版)"意味着这是为提高速度而优化的 o1 模型的较小版本o 代表 OpenAIo1 不是一个"系统",而是一个经过训练的模型,能在给出最终答案前生成长链式思考o1 的图标象征性地代表了一个具有非凡能力的外星生物

o1 模型的规模和性能

o1-mini 比 o1-preview 小得多且速度更快,因此未来将向免费用户开放o1-preview 是 o1 模型的早期检查点,规模介于两者之间o1-mini 在科学、技术、工程和数学 (STEM) 任务中表现更好,但世界知识有限与 o1-preview 相比,o1-mini 在某些任务中表现出色,尤其是与编程相关的任务o1 的输入 token (标记) 计算方式与 GPT-4o 相同,使用相同的分词器o1-mini 能够探索更多的思维链,相比 o1-preview

输入 Token 上下文和模型能力

o1 模型即将支持更大的输入上下文与 GPT-4o 相比,o1 模型可以处理更长、更开放式的任务,减少了对输入分块的需求不同于之前的模型,o1 能在给出最终答案前生成长链式思考目前还无法在思维链 (CoT) 推理过程中暂停以添加更多上下文,但这项功能正在为未来模型探索中

工具、功能和即将推出的特性

o1-preview 目前还不支持工具使用,但计划未来支持函数调用、代码解释器和网页浏览功能工具支持、结构化输出和系统提示将在未来更新中添加用户可能在未来版本中获得对思考时间和 token 限制的控制权计划在 API 中启用流式处理并考虑推理进度o1 内置多模态能力,旨在实现多模态任务的最佳性能

思维链 (CoT) 推理

o1 在推理过程中生成隐藏的思维链目前没有计划向 API 用户或 ChatGPT 公开 CoT tokenCoT token 会被总结,但不能保证完全忠实于实际推理过程提示中的指令可以影响模型如何思考问题强化学习 (RL) 用于改善 o1 中的 CoT,GPT-4o 无法仅通过提示匹配其 CoT 性能思考阶段看似较慢是因为它需要总结思考过程,尽管实际答案生成通常更快

API 和使用限制

ChatGPT Plus 用户每周可使用 o1-mini 50 次在 ChatGPT 中所有提示的计数方式相同更多层级的 API 访问权限和更高的使用频率限制将随时间推出API 中的提示缓存是一个受欢迎的功能请求,但目前还没有具体实现时间表

定价、微调和扩展

o1 模型的定价预计将遵循每 1-2 年降价的趋势一旦使用频率限制提高,将支持批量 API 定价模型微调功能在开发计划中,但目前还没有具体时间表o1 的扩展主要受限于研究和工程人才未来几代模型可能通过新的推理计算扩展方法带来显著性能提升逆向扩展效应目前不明显,但在个人写作任务中,o1-preview 的表现仅略优于 GPT-4o (有时甚至略差)

模型开发和研究洞见

o1 通过强化学习训练来提高推理性能该模型展现了创造性思维,在诗歌等侧面任务中表现出色o1 在哲学推理和泛化能力方面令人印象深刻,如破译密码研究人员利用 o1 创建了一个 GitHub 机器人,可以自动通知合适的代码所有者进行审核在内部测试中,o1 通过自我提问困难问题来评估自身能力正在为模型添加广泛的世界知识,未来版本将进一步改进计划在未来迭代中为 o1-mini 提供更新的训练数据 (目前截至 2023 年 10 月)

提示技巧和最佳实践

o1 受益于提供边缘案例或特定推理风格的提示方式与早期模型相比,o1 模型对提示中的推理线索更为敏感在检索增强生成 (RAG) 中提供相关上下文可以改善性能;不相关的信息块可能会降低推理质量

一般反馈和未来改进

由于处于早期测试阶段,o1-preview 目前的使用频率限制较低,但将会逐步提高正在积极改进模型的响应延迟和推理时间

显著的模型能力

o1 能够深入思考"生命是什么?"等哲学问题研究人员发现 o1 在处理复杂任务和从有限指令中进行泛化方面表现出色o1 展示了强大的创造性推理能力,如通过自我测试来评估自身能力,体现了其高水平的问题解决能力



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