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2024年9月13日凌晨，OpenAI发布了OpenAI o1系列模型，该系列包括三款模型：OpenAI o1、OpenAI o1-preview和OpenAI o1-mini。其中：OpenAI o1-preview和OpenAI o1-mini开始对用户开放，而OpenAI o1暂不对外开放，OpenAI o1-mini成本比 OpenAI o1-preview 便宜 80%。CEO萨姆.奥特曼（Sam Altman）称之为“新范式的开始”。官网称OpenAI o1为：花更多时间思考的一系列新的人工智能模型，并称之对于复杂的推理任务来说是一个重大进步，代表了人工智能能力的新水平。特别的是，鉴于此次突破，将计数器重置为 1，并将该系列命名为 OpenAI o1，由此可见OpenAI对于新模型的期待程度。

图片来源：openai

OpenAI o1可以推理复杂的任务，解决科学、编码和数学模型更困难的问题。例如：在物理、化学和生物学的具有挑战性的基准任务上的表现与博士生相似。在数学和编码方面表现也很出色。在国际数学奥林匹克 (IMO) 资格考试中，GPT-4o 仅正确解决了 13% 的问题，而该模型得分为提升至 83%。编码能力在比赛中也得到了评估，并在 Codeforces 比赛中达到了第 89 个百分位。在某项安全测试中， OpenAI o1-preview模型以84分（0-100 分制）的成绩大幅超过GPT-4o 的22分。以下为代码能力上的得分情况：

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另外，特别说明OpenAI o1-mini 模型专注于 STEM 推理能力，在其他方面的能力与GPT-4o mini 相当。STEM是科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）和数学（Mathematics）四个英文单词的首字母缩写。

OpenAI o1系列模型主要使用了强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）和思维链（Chain of Thought，CoT）的机制。强化学习（Reinforcement Learning, RL） 是机器学习中的一种关键方法，旨在通过与环境的交互逐步学习策略，以最大化累积的长期回报。在强化学习中，智能体（agent）通过对环境（environment）的观察做出行动（action），并根据从环境中接收到的反馈信号（奖励或惩罚）来更新其行为策略。最终目标是找到一种策略，使得智能体在给定任务中获得最大的预期回报。思维链（Chain-of-Thought, CoT）机制是一种提升大规模语言模型推理能力的策略，尤其在复杂的推理、推导和多步问题求解等任务中表现出色。它通过在生成答案的过程中引入中间推理步骤，使得模型能够逐步处理任务，类似于人类解决问题时的思维过程。

强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种机器学习范式，其灵感来源于心理学中的行为主义理论。不同于监督学习需要大量的标注数据，强化学习强调智能体（Agent）通过与环境的交互，不断试错，最终学会最大化累积奖励。

3.1.1强化学习原理

强化学习的核心思想是通过与环境交互，学习一组策略（policy），使智能体能够在不同的状态下选择最佳的行动，以最大化未来的累积回报。在这个过程中，智能体通过试错法逐步改进其行为。强化学习的基本结构可以描述为马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP），其关键组件包括：

• 状态（State, s）：环境的状态，智能体通过观察环境的状态来感知当前局势。
• 动作（Action, a）：智能体在每个状态下可以采取的行动，影响环境状态的变化。
• 奖励（Reward, r）：每次行动后，智能体从环境中接收的反馈信号，用以衡量该行动的优劣。
• 策略（Policy, π）：智能体根据状态选择动作的策略，通常表示为状态到动作的映射。
• 价值函数（Value Function, V 或 Q）：估计某个状态或状态-动作对的未来收益，帮助智能体优化其策略。

强化学习的目标是找到最优策略，使得智能体在每个状态下选择的动作能够最大化其长期累积的奖励。

3.1.2 强化学习的应用

虽然OpenAI在官方发布中没有明确说明OpenAI o1系列模型如何使用强化学习，但根据现有信息和强化学习在提升模型推理能力方面的显著效果，我们可以推测OpenAI o1在训练过程中如何强化学习。

• 提升推理能力： 强化学习在解决序列决策问题上有着显著的优势，能够帮助模型通过不断试错来优化决策过程，从而提升推理能力。o1在推理任务上的出色表现，与强化学习的特性高度契合。
• 思维链的形成： 强化学习可以帮助模型学会将复杂问题分解为一系列子问题，并逐步解决。这与o1采用的思维链机制非常相似。

思维链机制的核心思想是，让语言模型在生成最终答案之前，通过一系列中间步骤或推理链条来完成任务。这与传统的语言模型直接生成答案的方式不同，思维链提供了更清晰的逻辑推导路径，尤其在处理需要多步推理的复杂问题时。

例如，在解答数学问题或逻辑推理问题时，思维链会让模型先生成问题的各个推理步骤，再整合这些步骤得到最终答案。这样的机制帮助模型显式地分解任务，避免了仅靠一次性生成答案时的模糊性。

3.2.1 思维链机制的实现

实现思维链的步骤如下：

1. 问题分解：思维链首先引导模型将复杂问题分解成若干步骤，每个步骤中模型不直接给出最终答案，而是先描述如何逐步推导出答案。

2. 推理路径生成：模型在生成答案时不仅给出推理的步骤，还可以解释每一步的逻辑。例如，模型可能首先识别问题的核心要素，然后逐步推导出每一步的中间结论。

3. 答案整合：在完成了多步推理后，思维链会引导模型整合中间步骤的结果，并得出最终的答案。

假设我们给模型一个涉及多步计算的问题：“如果一辆汽车每小时行驶60公里，驾驶3小时，它行驶了多远？”

• 传统方式：模型可能直接生成答案：“180公里”。
• 思维链方式：
  • 第一步：汽车每小时行驶60公里。
  • 第二步：它行驶了3小时。
  • 第三步：因此，汽车行驶的总距离是60公里/小时 * 3小时 = 180公里。

通过这种方式，模型不仅得出了正确答案，而且展示了逐步推导的过程，使推理更加透明。

3.2.2 思维链技术优势

• 提高复杂问题解答能力：思维链机制特别适合需要多步推理的任务，比如数学推导、逻辑推理、编程、复杂问答等。这些任务通常无法通过一次性生成的答案来解决，需要模型具备清晰的推理链条。

• 增加答案的可解释性：传统的语言模型生成的答案是“一步到位”的，虽然可能正确，但缺乏可解释性。通过思维链，模型不仅提供答案，还能解释答案的生成过程。这对于高可靠性和可解释性要求的应用场景（如医学诊断、法律分析）非常重要。

• 减少模型的错误率：在没有思维链的情况下，模型可能由于计算错误或推理路径偏差生成错误的答案。而思维链的多步推理方式，有助于模型在每一步进行自我校验，从而提高答案的准确性。