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我们知道，人们长期以来一直在考虑使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和反思来构建“系统2”风格的LLM（阅读Noam Brown在过去几年的任何文章）。

现在o1已经进入预览阶段，你认为开源LLM开发者能否通过自己的搜索和反思方法超越它？

我在Manifold上有一个关于这个话题的市场，想听听大家的想法：https://manifold.markets/JohnL/by-the-end-of-q1-2025-will-an-open?r=Sm9obkw

讨论总结

本次讨论主要围绕开源模型在2025年第一季度末是否能超越OpenAI的o1模型展开。讨论内容涵盖了技术发展、性能提升、实际应用等多个方面。大部分评论者认为开源模型有潜力在未来超越o1，尤其是在搜索和反思方法上的改进。然而，也有评论者对o1的复杂训练过程和强化学习能力表示担忧，认为开源模型在短期内难以超越。总体而言，讨论氛围较为乐观，但也存在一定的争议和不确定性。

主要观点

  1. 👍 开源模型有可能在2025年第一季度末超越o1

    • 支持理由：Claude 3.5的性能提升显示了传统训练技术的潜力，开源模型如果能够实现类似的性能提升，并结合反思和思考机制，可能会达到甚至超越o1的水平。
    • 反对声音：o1的训练过程复杂且耗时，开源模型在短期内难以超越。

  2. 🔥 o1的成功在于其精细的工程实现和合成数据集

    • 正方观点：o1的成功在于其构建的合成数据集和显式链式思维的训练，以及在不同实例之间分解任务的能力。
    • 反方观点：开源模型在短期内难以复制这种复杂的训练过程。

  3. 💡 开源模型在实际应用中可能表现不佳

    • 解释：尽管在基准测试中可能超越现有模型，但在实际应用场景中，开源模型的表现可能不如预期。

  4. 👀 Meta可能在未来的某个时间点实现类似o1的模型

    • 解释：Meta在训练时间和推理时间计算权衡方面有长期讨论，如果选择专注于代理工作流程，开发出类似o1的模型应该不会太遥远。

  5. 🤔 开源模型需要先赶上sonnet 3.5才能考虑超越o1

    • 解释：当前的开源模型可能尚未具备挑战o1的能力，需要先在性能上赶上现有的先进模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 Even if researchers don’t match the exact solution by OpenAI, Claude 3.5 has shown us that there is still quite a bit of room to improve with clever training techniques that fall more on the traditional side of doing things.”

    • 亮点：强调了传统训练技术的潜力。

  2. “🤔 o1 似乎更像是一个应用了精细调整现有模型的系统，而非全新的模型。”

    • 亮点：指出了o1的工程实现特点。

  3. “👀 LLMs in mirror are closer than they appear”

    • 亮点：通过幽默的方式表达了对开源LLM模型的乐观态度。

  4. “😂 Do bears shit in the woods? Same answer. :)”

    • 亮点：以幽默的方式表达了对开源模型未来发展的乐观态度。

  5. “🤔 I dont even believe o1 is a real model lol. I think it is just chained calls to gpt4o…”

    • 亮点：对o1模型的真实性提出了质疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为乐观，大部分评论者对开源模型的未来发展持积极态度，认为开源模型有潜力在未来超越o1。然而，也有一些评论者对o1的复杂训练过程和强化学习能力表示担忧，认为开源模型在短期内难以超越。主要分歧点在于开源模型是否能在2025年第一季度末实现超越，以及在实际应用中的表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：开源模型在搜索和反思方法上的改进，以及多模型协作的可能性。
  • 潜在影响：开源模型的技术进步可能会推动整个AI领域的发展，尤其是在语言模型和强化学习方面。同时，这也可能对OpenAI等闭源提供商构成竞争压力，促使他们进一步改进和创新。

详细内容：

标题：开源模型能否在 2025 年第一季度末击败 o1？

Reddit 上有一个热门讨论话题：“Will an open source model beat o1 by the end of Q1 2025?” 该帖子获得了众多关注，引发了激烈的讨论。

原帖探讨了在 o1 已处于预览阶段的情况下，开源 LLM 构建者能否通过自身的搜索和反思方法超越它，并提供了一个相关市场的链接：https://manifold.markets/JohnL/by-the-end-of-q1-2025-will-an-open?r=Sm9obkw 。

讨论的焦点主要集中在开源模型是否能在特定时间内赶上或超越 o1 ，以及 o1 成功的原因和开源模型的潜力。有人认为在这段时间内有可能，比如有人说即使研究人员无法完全匹配 OpenAI 的解决方案，但 Claude 3.5 展示了通过传统训练技巧仍有很大提升空间，如果开源模型能有类似的进步并加入反思和思考的魔法，可能会与之持平。也有人指出闭源提供商的研发成果容易在开源端被复制。

有人好奇 o1 的工作原理，认为它更像是工程成就而非 ML 模型改进，可能是通过巧妙的提示技巧和新指令格式的微调，或者将 COT 任务分配给不同实例处理。也有人认为其成就主要在于构建用于训练显式思维链的合成数据集。

有人猜测 o1 可能是通过微调加上一个“评判”LLM 来控制响应，还有人认为是通过对成功的思维链进行强化学习，包括自我批评的部分，这使得模型有更好的“推理”能力，开源在 12 个月内难以超越。但也有人觉得通过一些提示和多代理，开源模型能够实现类似效果。

有人认为 o1 可以通过强化学习改进，也有人认为可能存在第二个 LLM 对输出进行排名以控制流程，还有人认为第二个模型可以更小，仅用于接受或拒绝其他 LLM 提供的答案。

有人认为到 2025 年第一季度开源模型无法超越 o1 ，但在 2025 年底前有可能达到 o1 当前水平，也有人认为 3 - 6 个月内有可能，还有人觉得可能在今年年底前就有希望。但也有人认为在实际使用案例中开源模型还无法超越。

讨论中的共识在于 o1 有其独特的优势和创新之处，开源模型要超越存在一定难度，但大家对开源模型的发展潜力仍持有期待。特别有见地的观点如认为 o1 的成功不仅仅在于思维链或树状思维，可能涉及多种技术的综合运用，丰富了讨论的深度。

总之，关于开源模型能否在 2025 年第一季度末击败 o1 ，Reddit 上的讨论呈现出多样的观点和深入的思考。