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假设OpenAI的CoT实现中没有开源无法复制的超秘密配方。

我记得一些研究表明，如果给GPT3.5一个通过CoT“思考”的机会，它在推理方面可以超越GPT4。

所以我们应该能够在开源中实现非常相似的东西。

讨论总结

本次讨论主要围绕OpenAI的GPT-4o-mini与Claude 3.5在推理能力上的比较展开。讨论者们探讨了OpenAI的“秘密酱料”是否在于其训练数据的质量，以及开源社区是否能通过链式思维（CoT）实现类似的性能提升。主要观点包括：

  1. OpenAI的GPT-4在推理能力上可能优于Claude 3.5，原因可能在于其训练数据的质量。
  2. 开源社区可能无法复制OpenAI的“秘密酱料”，因为这可能涉及训练数据的独特性。
  3. 开源数据集的质量普遍较差，存在许多低质量数据，如HTML标签、格式不一致、错误答案等。
  4. 通过手动清理和改进开源数据集，可以显著提升开源模型的性能。
  5. 图像生成器的质量提升也依赖于高质量的训练数据和适当的标签。
  6. 树搜索等复杂算法在模型训练中可能过于昂贵，不适合实际应用。

讨论中还涉及了对OpenAI的CoT实现是否存在“秘密酱料”的质疑，以及开源社区在提升模型性能方面的潜力。总体而言，讨论者们对开源模型的未来发展持谨慎乐观态度，期待开源社区能够通过创新方法提升模型性能。

主要观点

  1. 👍 OpenAI的GPT-4在推理能力上可能优于Claude 3.5
    • 支持理由：训练数据的质量可能是关键因素。
    • 反对声音：开源社区可能无法复制这种优势。
  2. 🔥 开源社区可能无法复制OpenAI的“秘密酱料”
    • 正方观点：训练数据的独特性难以复制。
    • 反方观点：开源社区有能力通过创新方法提升模型性能。
  3. 💡 通过手动清理和改进开源数据集，可以显著提升开源模型的性能
    • 解释：高质量的训练数据是提升模型性能的关键。
  4. 💡 图像生成器的质量提升也依赖于高质量的训练数据和适当的标签
    • 解释：训练数据的质量直接影响模型性能。
  5. 💡 树搜索等复杂算法在模型训练中可能过于昂贵，不适合实际应用
    • 解释：实际应用中需要考虑成本和效率。

金句与有趣评论

  1. “😂 Once a good CoT model is open-sourced, I can imagine the open-source community will find a number of creative ways to improve these models, much like what happened with text to image diffusion models.”
    • 亮点：强调开源社区的创新潜力。
  2. “🤔 It’s all about the training data. There are so many low-hanging fruit still.”
    • 亮点：指出训练数据的重要性。
  3. “👀 The possibly ground breaking thing is if OpenAI successful trained a model and doesn’t use agents/wrapper around their old model then it will be truly be amazing.”
    • 亮点：强调模型训练的突破性进展。
  4. “💡 Yeah, you can see how much difference in basic reasoning comes from training data if you check smaller models evolution with less popular languages.”
    • 亮点：通过实例说明训练数据的影响。
  5. “🔥 I don’t see how this isn’t just your average CoT implementation on GPT-4o.”
    • 亮点：质疑OpenAI的CoT实现是否独特。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，主要集中在对开源模型未来发展的期待和对OpenAI模型性能的探讨。主要分歧点在于OpenAI的CoT实现是否存在“秘密酱料”，以及开源社区是否能通过类似方法提升模型性能。可能的原因包括对训练数据质量的不同看法和对开源社区创新能力的不同预期。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源社区如何通过改进训练数据和创新方法提升模型性能。
  • 潜在影响：开源模型在推理能力上的提升可能对相关领域产生深远影响，尤其是在数据质量和模型训练方法的改进方面。

详细内容：

标题：关于 OpenAI 模型训练方法的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于 OpenAI 模型（如 GPT4o-mini 等）训练方法的热门讨论话题引起了众多用户的关注。原帖假设在 OpenAI 的 CoT 实现中没有无法复制的超级秘密配方，并认为开源也有可能实现类似的成果。此帖获得了大量的点赞和众多的评论。

讨论的焦点主要集中在 OpenAI 可能的训练方式及开源模型能否赶上甚至超越。有人提出了三种可能的训练理论：

  1. 利用优秀的 LLM（如 GPT-4）生成大量逐步解决方案，由人类专家标注和修正，再通过 SFT 微调模型，训练奖励模型并利用 RL 扩展到更多问题，不过这需要耗费大量人力和资金。
  2. 类似于 STaR 论文的方法，将产生正确答案的 CoT 添加到训练集，对错误答案让 LLM 进行合理化并添加。
  3. 直接应用 RL，将通过所有测试用例的正确答案/代码作为奖励，但可能无法直接获得思维链。

有用户认为，如果主要是第一种方式，那么模型制作公司可能因投入巨大而不愿分享。但总体上，大家对开源模型的发展持乐观态度，认为在 12 - 24 个月内开源模型有可能在各方面超越 OpenAI 现有模型。

也有用户提出疑问，比如模型在思考过程中是一次性生成所有想法，还是多次调用模型。还有用户认为“超级秘密配方”可能在数据集中，也有人猜测可能是树搜索，但认为其成本过高。有人指出，通过半手动清理现有数据集的垃圾可以改善开源数据集的质量。

这场讨论中的共识在于大家普遍认可训练数据对模型性能的重要性，而特别有见地的观点如通过创造完全合成的数据集来辅助训练，为讨论提供了新的思路。但关于 OpenAI 模型训练的具体方式以及开源模型的未来发展，仍存在诸多争议和不确定性。