https://github.com/pseudotensor/open-strawberry

Apache v2 开源项目尝试复制 Q*, Strawberry, o1。非常早期的阶段。

非常欢迎在这里或GitHub问题中进行讨论和批评。更欢迎帮助！

## 提议的方法论

1. 使用SFT指令调优模型及其聊天历史进行引导。
2. 实现一个引导LLM逐步接近解决方案的提示系统。
3. 生成多轮聊天推理轨迹，定期检查最终答案。
4. 采用验证系统检查聊天历史中的错误。
5. 为每个问题生成多个推理轨迹。
6. 将此过程应用于具有可验证基础事实的大量问题。
7. 为每个问题选择正确的推理轨迹。
8. 使用选定的推理轨迹使用DPO或NLHF对模型进行微调。

## 推测

1. 训练或推理时不需要MCTS、ToT、代理等。
2. 引导是关键（即渐进学习）：
   * 识别指令模型勉强能用强CoT和高温度解决的问题，重复固定次数（例如20次）。
   * 像往常一样在这些推理轨迹上微调模型，混合其他数据。
   * 使用此模型为新模型勉强能解决的稍微更难的问题生成推理轨迹。
   * 重复直到模型能解决最难的问题，推理轨迹的范围消耗更多类型的问题（但并非总是需要所有类型）。
3. 不需要人工标记或验证推理轨迹。
4. 不需要为验证微调模型。
5. 在生成推理轨迹时，为用户提供随机的有用CoT提示（例如，不仅是“下一步”，还有“你确定吗？”“有错误吗？”“你如何验证你的答案？”）。
6. 有时询问模型是否对答案有信心。 如果是，则要求它将该答案放在<final_answer> xml标签中。 如果是，则终止推理轨迹生成。
7. RLHF不是严格必需的，只需DPO或NLHF，其中好的推理轨迹用于正奖励，坏的推理轨迹用于负奖励。

讨论总结

本次讨论主要围绕“Open Strawberry”开源项目展开，该项目旨在通过合成数据生成和验证推理轨迹来改进大型语言模型（LLM）的训练。讨论中涉及了多个关键概念，如Q*、Strawberry和Orion，这些都是OpenAI开发的高级算法和模型。评论者们对项目的可行性和方法的有效性提出了不同的看法，特别是关于是否需要强化学习（RL）来生成和验证数据。此外，讨论还涉及了项目的功能需求、与其他开源AI模型的类比，以及工具推荐。总体而言，讨论氛围较为活跃，观点多样，既有支持也有质疑。

主要观点

👍 Q 是一个假设的原始搜索-生成算法，用于生成训练数据。*
- 支持理由：有评论者认为Q*是生成高质量数据的关键。
- 反对声音：也有评论者认为Q*并非必需，可以通过其他方法实现。
🔥 强化学习（RL）在数据生成和微调过程中可能不是必需的。
- 正方观点：有评论者认为通过DPO或NLHF可以实现模型的微调。
- 反方观点：有评论者认为RL是实现高性能的关键。
💡 项目中的合成数据生成并不直接依赖于Q 或 Strawberry，而是通过CoT提示来实现。*
- 解释：评论者们讨论了CoT提示在数据生成中的应用，认为这是一种有效的方法。
👍 需要一个正常界面的多步骤推理工具。
- 支持理由：评论者提出了对项目功能的需求，认为这是实现多步骤推理的关键。
- 反对声音：暂无明显反对声音。
🔥 建议使用optillm推理代理来生成数据集。
- 正方观点：有评论者推荐使用optillm代理，认为它可以加速数据集的生成。
- 反方观点：暂无明显反对声音。

金句与有趣评论

“😂 pseudotensor1234: "The synthetic data generation follows from just CoT prompting through long multi-turn conversations where the model is trained on the assistant side of the conversation."”
- 亮点：强调了CoT提示在数据生成中的重要性。
“🤔 kristaller486: "o1 it is RL without HF, data is needed, but the method is much more important."”
- 亮点：提出了RL在数据生成中的必要性，但强调方法的重要性。
“👀 Healthy-Nebula-3603: "So it like an open GPT , open SORA, open GPT4, etc"”
- 亮点：简洁地指出了“Open Strawberry”项目与其他开源AI模型的相似性。
“😂 asankhs: "You can use the optillm inference proxy https://github.com/codelion/optillm to generate your dataset, it already has over 12 techniques implemented and works with any llm."”
- 亮点：推荐了一个实用的工具，强调其多技术实现和通用性。
“🤔 Beneficial-Good660：我们需要一个正常界面的多步骤推理工具。”
- 亮点：明确提出了对项目功能的需求，强调用户体验的重要性。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，大多数评论者对项目表示了兴趣和支持，尤其是在方法论和功能需求方面。然而，也存在一些争议点，主要集中在强化学习（RL）在数据生成中的必要性上。支持者认为通过DPO或NLHF可以实现模型的微调，而反对者则认为RL是实现高性能的关键。这种分歧可能源于对不同技术路径的偏好和理解。

趋势与预测

新兴话题：强化学习在开源AI项目中的应用和必要性可能会引发后续讨论。
潜在影响：随着更多开源AI项目的涌现，类似“Open Strawberry”的项目可能会推动AI技术的普及和创新，尤其是在数据生成和模型微调方面。

详细内容：

标题：关于 Open Strawberry 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 Open Strawberry 的帖子引起了广泛关注。该帖子https://github.com/pseudotensor/open-strawberry介绍了一个试图复制 Q*、Strawberry 和 o1 的 Apache v2 开源项目，目前还处于非常早期的阶段，并表示欢迎大家在帖子或 GitHub 问题中进行讨论和批评，也非常期待获得帮助。帖子中还提出了详细的方法论和一些推测。

这个帖子获得了众多的评论和讨论。有人认为，从相关的 repo 来看，这个项目只是 CoT 提示，与 Q*、Strawberry 没有关系。但也有人指出，通过长多轮对话中模型在助手端的训练来进行合成数据生成，而且认为不需要 RL 用于数据生成。例如，有用户分享道：“Strawberry 并非只是另一个名字，我认为没有证据表明这一点。我觉得它是基本方法的演进，包括像验证这样的额外质量步骤来改进推理痕迹。”

关于是否需要 RL 存在很大的争议。有人说 Q的名字就表明它是基于 RL 的，如“Even the very name Q directly tells you it’s RL. Q-learning + A*. Q-learning is RL.”但也有人反驳称没有证据表明在数据生成中需要 RL。

还有用户提出了对该项目的功能需求，比如方便添加系统提示的模块、实现模块间的推理循环等。有人提到可以使用 ComfyUI 或者 optillm 推理代理来生成数据集。

这场讨论的核心问题在于 Open Strawberry 项目的原理和方法，以及是否需要 RL 技术。不同观点的碰撞反映了大家对这一开源项目的关注和思考，也为项目的发展提供了多样的思路。

你觉得在数据生成和模型训练中，RL 技术是必需的吗？这一项目又是否能够成功实现其目标呢？让我们拭目以待。

讨论总结#

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金句与有趣评论#

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