1
1.1
打破常规的思维链模型
想象一下,如果你有一个 AI 助手,它不再是简单地吐出预设的答案,而是真的会像人类一样,花时间思考,甚至会在思考过程中修正自己的错误,这是不是很酷?这正是 o1 系列模型想要实现的目标。
OpenAI 的新闻稿中有一句话特别吸引人:"我们开发了一系列新的 AI 模型,设计目的是让它们在回应之前花更多时间思考。"这句话背后,蕴含着 AI 领域一个重要的研究方向——思维链提示(chain of thought prompting)。
1.2
思维链:从零散想法到系统思考
思维链这个概念并不新鲜,早在 2022 年 5 月,《大型语言模型是零样本推理器》这篇论文就已经引入了这个想法。但 o1 系列的与众不同之处在于,它将这种能力从一个外部的提示技巧,转变为模型内在的核心能力。
OpenAI 在他们的文章《学习用 LLM 推理》中解释道:"我们的大规模强化学习算法教会了模型如何利用思维链进行富有成效的思考,这是一个高度数据效率的训练过程。"他们发现,o1 的性能会随着更多的强化学习(训练时间计算)和更多的思考时间(测试时间计算)而持续提高。
这意味着,o1 系列模型不仅仅是在做简单的下一个词的预测,它们能够处理更加复杂的提示,在需要时进行回溯,甚至尝试不同的方法来解决问题。这种能力,让 AI 的"推理"更接近人类的思维方式。
2
2.1
API 文档中的宝藏
如果你想真正理解 o1 系列模型的革新之处,API 文档是一个宝库。让我们来挖掘一下其中的金矿:
使用门槛不低: 目前,只有消费了至少 1000 美元 API 额度的第 5 级账户才能访问 o1-preview 和 o1-mini 模型。这说明 OpenAI 对这个模型的重视程度,也暗示了它的潜在价值。
功能取舍: 新模型暂时不支持系统提示、流式输出、工具使用、批量调用或图像输入。这些限制可能会让一些开发者皱眉,但也反映了 OpenAI 对模型专注性的追求。
响应时间的权衡: "根据模型解决问题所需的推理量,这些请求可能需要几秒到几分钟的时间。"这句话揭示了一个重要的权衡——更深入的思考需要更多的时间。
2.2
神秘的"推理令牌"
o1 系列最有趣的创新可能是引入了"推理令牌"(reasoning tokens)的概念。这些令牌在 API 响应中是不可见的,但会被计入输出令牌并收费。它们就像是模型思考过程中的"隐形墨水",虽然你看不见,但它们确实存在,并且在发挥着关键作用。
为了适应这些额外的推理令牌,OpenAI 大幅提高了输出令牌的限制。o1-preview 的限制提高到了 32,768 个令牌,而 o1-mini 更是达到了惊人的 65,536 个!相比之下,gpt-4o 和 gpt-4o-mini 的限制都是 16,384 个令牌。
2.3
隐藏推理过程:安全与竞争的权衡
你可能会问,为什么要隐藏这些推理令牌呢?OpenAI 在《隐藏思维链》一文中给出了两个主要原因:
安全性和政策合规: 他们希望模型能够自由地表达思想,包括如何遵守政策规则,而不必担心中间步骤可能暴露违反政策的信息。
竞争优势: 这可能是为了防止其他模型通过学习 o1 系列的推理工作来获得类似的能力。
虽然这个决定可能会让一些开发者感到沮丧,因为它减少了模型的可解释性和透明度,但从商业和安全的角度来看,这似乎是一个谨慎的选择。
2.4
RAG 的新玩法
对于那些熟悉检索增强生成(RAG)的人来说,o1 系列带来了一个有趣的变化。API 文档中建议:"在提供额外的上下文或文档时,只包含最相关的信息,以防止模型过度复杂化其响应。"
这与传统的 RAG 实践形成了鲜明对比,后者通常建议尽可能多地塞入潜在相关的文档。这个变化暗示着,o1 系列模型可能更擅长从少量但高质量的信息中进行深入推理。
3
3.1
OpenAI 的官方展示
为了展示 o1 系列的能力,OpenAI 提供了几个引人入胜的例子:
生成 Bash 脚本: 模型能够编写复杂的脚本,同时考虑到各种边界情况和错误处理。
解决填字游戏: 不仅能填写答案,还能解释推理过程,甚至在发现矛盾时进行自我纠正。
计算复杂化学溶液的 pH 值: 模型展示了处理多步骤科学计算的能力,这在以前的模型中是很难实现的。
这些例子虽然看起来很酷,但可能对普通用户来说有点遥远。不过,别担心,社区已经开始发掘一些更贴近日常的有趣应用。
3.2
社区发现的惊喜
Twitter 上的用户们分享了一些在 GPT-4o 上失败但在 o1-preview 上成功的有趣提示:
自我词数统计: Matthew Berman 问模型:"你对这个提示的回答中有多少个词?"模型经过五个可见的思考回合后,给出了正确答案:"这个句子中有七个词。"这展示了模型的自我认知能力。
复杂笑话解析: Fabian Stelzer 让模型解释一个关于疯牛病的复杂笑话。o1-preview 不仅正确理解了笑话,还给出了合理的解释,而其他模型在这个任务上往往会失败。
这些例子虽然看似简单,但实际上涉及了复杂的认知过程,包括自我反思、语言理解和逻辑推理。它们展示了 o1 系列模型在处理需要多步思考的任务时的优势。
3.3
能力的边界在哪里?
尽管 o1 系列模型展现了令人印象深刻的能力,但我们也要认识到它的局限性。正如 OpenAI 研究员 Jason Wei 指出的:"AIME 和 GPQA 上的结果确实很强,但这不一定能转化为用户能感受到的东西。即使作为一个从事科学工作的人,也不容易找到 GPT-4o 失败而 o1 成功,并且我可以评分的那一部分提示。"
这提醒我们,虽然 o1 系列在某些特定任务上表现出色,但它并不是一个全能的解决方案。找到这些模型真正闪光的应用场景,可能需要我们集体的智慧和创造力。
4
4.1
重新定义使用场景
o1 系列的出现,可能会让我们重新思考 LLM 的应用范围。对于那些需要深度推理、可以接受较长响应时间的应用,o1 模型可能是一个绝佳的选择。这可能包括复杂的科学计算、多步骤的逻辑推理、或者需要长期规划的任务。
4.2
引发行业变革?
o1 系列的成功,很可能会引发其他 AI 实验室的跟进。我们可能会看到更多专门针对链式思考训练的模型出现。这可能会为整个 AI 行业带来一波新的创新浪潮。
4.3
开源社区的机会
对于蓬勃发展的开源 AI 社区来说,这无疑是一个巨大的机会。我们可能会看到社区开始尝试复制 o1 系列的一些结果,开发自己版本的链式思考模型。这可能会加速相关技术的普及和创新。
4.4
未来的无限可能
随着 o1 系列模型的进一步发展和应用,我们可能会看到 AI 在更多复杂任务中的应用。也许有一天,我们会有能够进行真正的科学发现、创造性问题解决,甚至参与复杂决策的 AI 助手。
当然,这一切还需要时间来验证和探索。但有一点是确定的:o1 系列的出现,为 AI 的未来打开了一扇新的大门。我们正站在 AI 发展的一个重要转折点上,未来将会如何发展,让我们拭目以待。
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