o1研发团队首次集体访谈:教AI数r用了一年半

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o1研发团队首次集体访谈:教AI数r用了一年半

 

文章摘要


【关 键 词】 深度学习推理模式智能模型技术创新科学发展

在一次OpenAI团队的见面会上,团队成员分享了o1模型的发展历程和研发过程中的趣事。o1模型受到AlphaGo和早期GPT模型的启发,结合了深度强化学习和监督学习,以生成连贯的思维链。团队成员在轻松的氛围中讨论了o1的研发,包括它在解决“数r”问题上花费了一年半的时间,以及技术人员将代码报错信息直接交给o1去debug的情况。o1展现出了自我批评的能力,甚至在被问及生命的意义时,它回答“42”,并尝试用代数定义“love”。

o1模型被描述为一个推理模式,它在回答问题之前会进行更多的思考。团队发布了两个版本:o1-preview和更小、更快的o1-mini,它们都采用了相同的训练框架。推理能力被解释为将思考时间转化为更好成果的能力,适用于复杂问题和创造性任务。

研发过程中,团队成员分享了他们的“Aha moment”,包括生成连贯思维链的时刻,以及模型开始质疑自己并进行反思的时刻。团队成员也讨论了模型的思考过程,有的觉得模型更像真人,有的则认为它更像机器人。他们还提到了在训练大型模型时遇到的困难,以及如何克服这些挑战。

在OpenAI内部,团队成员使用o1模型进行多种任务,包括编写代码和debug。o1-mini的诞生是为了让更多的人能够使用o1系列,它具有较低的成本和时延。团队成员对于能够推动工程和科学发展感到兴奋,他们认为o1模型能够解决专家也难以解决的问题。

最后,团队成员分享了他们对这项研究的激励因素,包括对智能推理的兴趣、对模型范式转变的期待,以及对科技改善人类生活的信仰。他们观察到每个模型都有自己的“怪癖”,在不同任务上的表现也不尽相同。团队成员对o1模型的未来发展充满期待,认为它将解锁新的能力,如科学发现,并在世界上创造新知识。

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【原文作者】 量子位
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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