原贴链接

OpenAI在其模型中展示了显著的基准改进：

https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

他们可能也在威胁那些他们认为试图探测系统提示以了解其工作原理的人：

https://news.ycombinator.com/item?id=41534474

https://x.com/SmokeAwayyy/status/1834641370486915417

https://x.com/MarcoFigueroa/status/1834741170024726628

https://old.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1fgo671/openai_sent_me_an_email_threatening_a_ban_if_i/

在他们的页面上，他们说：

“因此，在权衡了包括用户体验、竞争优势和链式思维监控选项在内的多个因素后，我们决定不向用户展示原始的思维链。”

他们在o1-preview之前拥有竞争优势，并且没有像现在这样积极地针对人们。

OpenAI对他们正在做的事情非常不透明，请原谅我不相信o1只不过是提示工程。

我不相信这是对他们其他模型的微调，也不相信这是一个新模型。如果有的话，也许它是一个更小的模型与他们的gpt模型协同工作。

而且，也许在看到这个更小模型的系统提示后，微调一个llama3.1 8b来做同样的事情会相当容易。

如果OpenAI真的实施了一个相对较小的改变来获得如此剧烈的结果，那么本地模型似乎也会以成比例的方式受益，也许OpenAI不喜欢本地模型能多接近他们的指标。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于OpenAI对其CoT（Chain of Thought）系统提示的保密措施及其对竞争优势的影响。参与者普遍认为，OpenAI通过禁止用户探索其系统提示来保护其技术优势，这表明系统提示具有重要的金融价值。讨论中，许多评论者质疑OpenAI的透明度，认为其改进可能并非来自于新模型或精细调整，而是简单的提示工程。此外，讨论还涉及本地模型如何通过类似的调整获得显著提升，以及OpenAI可能通过延长推理时间和强化学习来实现模型性能的显著提升。总体而言，讨论呈现出对OpenAI策略的质疑和对本地模型未来发展的期待。

主要观点

  1. 👍 OpenAI通过禁止用户探索其系统提示来保护其竞争优势

    • 支持理由：系统提示具有重要的金融价值，可能为本地模型带来显著改进。
    • 反对声音：透明度不足，导致外界对其技术细节的猜测和质疑。

  2. 🔥 本地模型通过类似的调整可能获得显著提升

    • 正方观点：如果OpenAI的改进仅来自于一个较小的变化，本地模型也可能通过类似调整获得显著提升。
    • 反方观点：OpenAI的透明度不足，导致本地模型开发者难以复制其技术。

  3. 💡 OpenAI的CoT系统可能只是模型微调的结果

    • 解释：评论者认为OpenAI的性能提升可能只是通过简单的提示工程实现，而非通过复杂的模型调整。

  4. 👀 OpenAI可能通过延长推理时间和强化学习来实现模型性能的显著提升

    • 解释：评论者预测，开放的本地语言模型可能在一年内实现类似的技术应用。

  5. 🤔 OpenAI的透明度不足，导致外界对其技术细节的猜测

    • 解释：评论者对OpenAI的透明度表示怀疑，认为其可能通过隐藏关键技术细节来保持竞争优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 OpenAI的CoT系统可能只是模型微调的结果，而非全新模型。”

    • 亮点：质疑OpenAI的透明度和技术宣传。

  2. “🤔 如果OpenAI的改进仅来自于一个较小的变化，本地模型也可能通过类似调整获得显著提升。”

    • 亮点：讨论本地模型如何追赶OpenAI的技术。

  3. “👀 OpenAI可能通过延长推理时间和强化学习来实现模型性能的显著提升。”

    • 亮点：预测本地模型未来的技术发展。

  4. “😂 OpenAI的透明度不足，导致外界对其技术细节的猜测。”

    • 亮点：对OpenAI透明度的质疑。

  5. “🤔 OpenAI可能通过禁止用户探索其系统提示来保护其竞争优势。”

    • 亮点：讨论OpenAI的商业策略。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对OpenAI策略的质疑和不满，也有对本地模型未来发展的期待。主要分歧点在于OpenAI的透明度和其对系统提示的保护措施。可能的原因包括OpenAI希望保持其技术优势和商业利益，而本地模型开发者则希望通过理解OpenAI的技术来改进自己的模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地模型通过类似OpenAI的提示工程和微调技术实现性能提升。
  • 潜在影响：OpenAI的透明度问题可能引发更多关于技术共享和开源社区的讨论，本地模型可能在短期内迅速接近OpenAI的性能指标。

详细内容：

标题：OpenAI 的 o1 模型引发的争议与讨论

OpenAI 在其模型上展现出了显著的基准改进，然而关于其新推出的 o1 模型却引发了 Reddit 上的热烈讨论。原帖指出 OpenAI 可能威胁要封禁试图探究其系统提示工作原理的用户，同时提供了多个相关的链接。此帖获得了大量的关注，评论数众多，主要的讨论方向围绕着 o1 模型的本质、训练方式以及其对开源模型的影响等。

讨论的焦点观点众多。有人认为 OpenAI 担心的是人们利用模型推理时产生的痕迹进行训练，而非系统提示。还有观点指出，如果 OpenAI 只是通过相对较小的改变就取得了显著成果，那么本地模型可能会按比例受益。

有用户表示：“OpenAI 一直在对模型进行基于强化学习的训练，以奖励成功解决问题的思考方式，这并非仅仅是一个提示。大多数模型无论怎么提示，都不会输出这么多页的文本。”

也有人质疑：“这 100%是提示，它不值得获得如此多的炒作和报道。整个 AI 娱乐/新闻生态系统只是在接受‘这改变了一切’的营销。”

同时，有人指出 o1 模型可能只是通过提示工程技巧来弥补内在价值的不足。还有用户认为 OpenAI 没有技术护城河，只是在建立法律壁垒，最终技术会泄露。

讨论中的共识在于，大家都对 o1 模型的真实情况充满好奇，并且认为其他开发者会通过实验缩小差距。特别有见地的观点认为，OpenAI 这种保密行为可能并非长久之计。

总的来说，OpenAI 的 o1 模型在 Reddit 上引发了广泛而深入的讨论，大家对于其技术本质和商业策略存在诸多争议和思考。