EP11 [深度答疑]听完比90%的人更了解OpenAI O1的技术
16:00 Share

“还能看到GPT5吗?O1在推理过程中有实时搜索吗? 是否代表了一个全新的训练方向?” 收集了7个挺有意义的O1问题, 并第一次尝试录制FAQ来深入解答这些疑惑。希望通过这期播客能帮助大家更好地理解O1模型.

如果小伙伴们有任何新的问题或想法, 以及这种FAQ的形式是否有帮助, 随时可以在评论区留言告诉我们呀~

Timeline

• 03:20) O1模型用来做数据反哺, 是否可行

• 05:00) O1是否代表了一个全新的训练方向? 是否有可能取代GPT系列? 我们还能看不到GPT5吗

• 06:14) O1使用的强化学习RL与之前训练ChatGPT的RLHF有何异同, 这次有什么新创新

• 07:43) O1模的出现会被prompt engineer彻底取代, 未来应用种人工设计Prompt的角色会如何变化

• 08:43) O1的COT和传统的COT(思维链)有啥区别, 有很多怀疑说O1只是特化了Agent/不会是4O微调的agent吧

• 11:09) O1在推理过程中是否真正实现了(inference time search)实时搜索, 如果是, 具体是如何实现的

• 14:21) 相比之前的模型,O1在减少幻觉方面有改进

相关概念以及定义:

System 1 vs System 2

• System 1:快速、直觉的思考方式,类似大多数语言模型的直接输出

• System 2:慢速、深度的思考方式,O1模型采用的方法,会生成内部思维链

• 数据反哺 利用模型生成的数据来增强训练数据集,从而提高模型性能的技术

• 强化学习(Reinforcement Learning, RL) 一种机器学习方法,通过与环境交互并从反馈中学习,以最大化累积奖励

• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) 利用人类反馈来指导强化学习过程的方法,通常用于训练语言模型

• Prompt Engineering 设计和优化输入提示,以引导AI模型产生期望输出的技术

• COT (Chain of Thought) 一种推理技术,让模型逐步展示解决问题的思考过程,而不是直接给出答案

• Inference Time Search 在模型推理过程中实时进行搜索或优化的技术,用于提高输出质量

• 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)

• 是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,最著名的应用是在棋类游戏软件中 幻觉(Hallucination) AI模型生成看似合理但实际上不准确或虚构的信息的现象