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一切始于Reflection 70B，甚至在真正的o1发布之前，当时R70B的作者希望（希望是真心希望）通过自我反思发布一个增强推理能力的模型。结果却成了一个高调且可能是无意中的欺骗。在我看来，首先是因为未经额外且复杂修改的语言模型不具备自我反思能力：如果模型不知道某事，它就是不知道，无论你问多少次“你确定吗？”或“再试一次”。这在编程任务中尤为明显。对于“修复你的错误”这样的请求，如果没有额外上下文，模型很少能真正修复漏洞。尽管如此，OpenAI成功开发了Q*/Strawberry，这是一种增加LLM扩展推理能力的附加组件或训练方式。我认为（部分社区也认同）Q*/Strawberry是一种更接近经典强化学习的RL技术，而非RLHF + 当然还有人工编写的高质量数据集。这一观点也得到了o1发布前许多传闻的支持。我写这篇文章是为了激励我们，即开源ML社区，讨论创建真正的开源o1的前景，而不仅仅是一个嵌入CoT的LLM，这类模型一直很多（我甚至记得在第一个LLaMA时代就有）。今天我看到不止两篇关于另一个“开源o1”的帖子，结果又是一个内置CoT的模型。老实说，我不喜欢我们现在的方向。如果你还不相信o1不仅仅是CoT，看看OpenAI博客上的官方原始隐藏推理链。我特别喜欢“Cipher”示例，因为它最能捕捉到o1的思维链与经典CoT的不同之处。 https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/#chain-of-thought

讨论总结

帖子探讨了o1模型是否仅仅是CoT（Chain of Thought）的变种，以及如何真正提升语言模型的推理能力。主要观点包括对o1模型内部结构的分析、提升推理能力所需的数据集和技术手段的讨论，以及对开源社区在开发类似模型时的挑战和方向的思考。讨论中既有对OpenAI技术的深入分析，也有对现有模型局限性的质疑和新方法的探索。

主要观点

  1. 👍 o1模型并非单一模型
    • 支持理由：评论者omarx888指出o1由两个模型组成，其中一个使用工具进行规划、推理和安全响应。
    • 反对声音：部分评论者认为o1只是代理模型，并未显著优于其他版本。
  2. 🔥 数据集在提升推理能力中的重要性
    • 正方观点：评论者iamz_th强调Q*/Strawberry技术的关键在于CoT数据集，而非技术本身。
    • 反方观点：部分评论者认为技术手段同样重要，不能忽视。
  3. 💡 开源社区应专注于真正的开放o1
    • 支持理由：评论者OfficialHashPanda呼吁开源社区应避免简单模仿，专注开发真正的开放o1。
    • 反对声音：部分评论者认为现有技术和资源限制较大，难以实现显著突破。
  4. 🤔 AI模型训练可能涉及多重协作
    • 支持理由：评论者Perfect-Campaign9551提出AI训练可能是多个辅助AI模型共同协作的结果。
    • 反对声音：该观点讨论热度较低，未引起广泛共鸣。
  5. 😂 o1模型效率低下
    • 支持理由：评论者WhosAfraidOf_138指出o1在执行任务时效率低下，尤其编程任务耗时过长。
    • 反对声音：该评论未引起较多讨论，可能因个体体验差异。

金句与有趣评论

  1. “😂 I don’t see it as much of an issue, as the people that use their minimal amount of compute to delve into this topic don’t have ability to do anything that truly contributes to an open-source version of o1 anyway.”
    • 亮点：幽默地指出个人计算能力限制对开源贡献的影响。
  2. “🤔 On reflection: models can identify mistakes they make quite often.”
    • 亮点：简洁地概括了模型自我修正的能力。
  3. “👀 I think that might separate us from true open o1.”
    • 亮点：指出当前方法与真正开放o1的差距。

情感分析

讨论总体情感倾向理性，主要分歧点在于对o1模型本质的理解和提升推理能力的最佳途径。部分评论者对OpenAI的技术持怀疑态度，但也有人对新研究和方法表示期待。讨论中不乏对现有模型局限性的批评和对未来发展的乐观展望。

趋势与预测

  • 新兴话题：新研究项目声称现有语言模型在推理阶段即可实现推理能力，可能引发新的讨论。
  • 潜在影响：对数据集和训练方法的深入探讨可能推动开源社区在语言模型推理能力上的新突破。

详细内容：

标题：关于语言模型推理能力的Reddit热议

最近，Reddit上一篇题为“It’s not o1, it’s just CoT”的帖子引发了热烈讨论。该帖指出，从Reflection 70B开始，人们就期待模型能通过自我反思增强推理能力，但结果往往不尽如人意。帖子还提到，尽管OpenAI在开发Q*/Strawberry方面取得了一定成果，但仍存在诸多争议。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在语言模型的推理能力提升方式以及是否真的能实现类似o1的效果。有人认为，几乎所有人都认可通过额外的强化学习（RL）来增强推理能力，但个人大规模实现这种操作计算成本过高，所以人们会寻找捷径，虽然可能无法达到o1的水平，但仍能对语言模型的推理能力有所改善。但也有人指出，不应将这些简单的改进与o1混为一谈，否则可能会偏离真正的开放式o1。

还有用户分享了个人经历，比如[Crafty - Run - 6559]表示，在其测试中，通过特定方法使模型的准确率提高了超过30%。

有趣的观点也层出不穷，例如[bearbarebere]提出质疑：“当人们通过简单的提示或微调看到了效果，怎么能说这不值得努力呢？”

总的来说，这场讨论反映了大家对于语言模型推理能力的深入思考和不同看法，也让我们对未来开放式o1的发展充满期待。