程并使用额外的更强、更专业的批评模型
Posted: Thu Jan 23, 2025 4:01 am
这个大模型一发布就受到了很多关注，但基本上都是关于使用和测试的。在本文中，我们将探讨 o 模型背后的创新和原理。快速阅读6的简介： o是OpenAI发布的新的主要模型。九月的复杂推理问题，山姆总是称之为“草莓”。
该模型能够在回答问题之前“思考”更长时间，并且思考的时间越长，其推理的质量就越高。原则：基于强化学习的推理链内化学习通过消除推理链问题，可以不断验证和修正模型。表现： O模型在编程、数学、物理和化学等博士级问题上有显着改善，但在写作等任务上的表现不如GPTo。
作品： O系列包括o、o-previev和o-mini。 o 尚未公开发布，但 o-preiview 付费用户和 API 用户已经可以使用。 o-mini 速度更快且更具成本效益。影响：新的缩放定律已经出现。
Ilja 用一句话总结了强化学习：让AI使用随机轨迹 瑞士 whatsapp 数据 尝试新任务，如果效果超出预期，则更新神经网络权重，以便AI记住在下一个任务开始之前更多地利用这个成功的事件。尝试。游戏本身：底线是利用人工智能无限的计算能力来弥补数据效率的不足。
关键模型：通过分解推理过，推理过程的监督可以扩展到更复杂的问题。技术假设： 。 MCTS 搜索。 PRM 仅在响应不可接受时才执行 MCTS 搜索，或者使用更经济的搜索。
迭代Bootstrap模型在训练过程中生成合理推理并整合推理的能力；在此过程中，模型学习推理，类似于 -a 的扩展版本。逆向工程：它由合成数据生成器、奖励函数、策略优化器和其他模块组成。
相关作品：让我们一步步检查， , r, Kuiet-。团队： o 基金会的准会员表现出高学历、高包容性和多样性的特点： 6/是中国人，大部分拥有博士学位，但也有一些有大专经历。与 Github 相关的信息摘要： https://github.com/hijkzzz/Avesome-LLM-Strawberri 。
背景：为什么 OpenAI 现在要发布新模型 o？尽管 OpenAI 的年收入预计为 .从上一年的 10 亿美元大幅增加到约 5 亿美元，但仍无法覆盖 90 亿美元的推理和培训成本。
该模型能够在回答问题之前“思考”更长时间，并且思考的时间越长，其推理的质量就越高。原则：基于强化学习的推理链内化学习通过消除推理链问题，可以不断验证和修正模型。表现： O模型在编程、数学、物理和化学等博士级问题上有显着改善，但在写作等任务上的表现不如GPTo。
作品： O系列包括o、o-previev和o-mini。 o 尚未公开发布，但 o-preiview 付费用户和 API 用户已经可以使用。 o-mini 速度更快且更具成本效益。影响：新的缩放定律已经出现。
Ilja 用一句话总结了强化学习：让AI使用随机轨迹 瑞士 whatsapp 数据 尝试新任务，如果效果超出预期，则更新神经网络权重，以便AI记住在下一个任务开始之前更多地利用这个成功的事件。尝试。游戏本身：底线是利用人工智能无限的计算能力来弥补数据效率的不足。
关键模型：通过分解推理过，推理过程的监督可以扩展到更复杂的问题。技术假设： 。 MCTS 搜索。 PRM 仅在响应不可接受时才执行 MCTS 搜索，或者使用更经济的搜索。
迭代Bootstrap模型在训练过程中生成合理推理并整合推理的能力；在此过程中，模型学习推理，类似于 -a 的扩展版本。逆向工程：它由合成数据生成器、奖励函数、策略优化器和其他模块组成。
相关作品：让我们一步步检查， , r, Kuiet-。团队： o 基金会的准会员表现出高学历、高包容性和多样性的特点： 6/是中国人，大部分拥有博士学位，但也有一些有大专经历。与 Github 相关的信息摘要： https://github.com/hijkzzz/Avesome-LLM-Strawberri 。
背景：为什么 OpenAI 现在要发布新模型 o？尽管 OpenAI 的年收入预计为 .从上一年的 10 亿美元大幅增加到约 5 亿美元，但仍无法覆盖 90 亿美元的推理和培训成本。