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我为OpenWebUI创建了一个思考与输出标签作为一个功能。在尝试重现类似于GPT - O1的思考和输出标签之后，我成功想出了一个可行的解决方案。它仍然是一个半成品，我会在找到改进方法时继续更新。这基本上是我为OpenWebUI重现思考和输出功能所做的最大努力。以下是重现该行为的关键要求：模型需要支持使用##思考标签，并且应该明白它需要通过输出***来退出“思考”模式。我能够在不重新训练模型的情况下实现这一点，只需简单微调模型文件中的指令即可。这里有一个演示：抱歉生成速度慢。我的两块A6000显卡无法处理。 在这里你可以下载这个功能并亲自尝试！ 这是我第一次在这里发布我的项目，请告诉我可以改进的地方。

讨论总结

这是一个关于在OpenWebUI重现GPT - o1 CoT思维项目的讨论。作者分享了自己的初步成果并寻求改进建议。评论者从不同角度发表看法，有对项目成果本质的质疑，如认为不是o1而是CoT；有对相关技术的探讨，如RL是否是骗局、推理训练在强化学习阶段等；也有提供改进建议和资源推荐的，整体氛围较为理性积极。

主要观点

  1. 👍 原帖的成果不是o1而是CoT。
    • 支持理由：o1是基于RL的推理系统，并非只是提示、代理或微调模型。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 o1 - preview中的情况不只是简单推理。
    • 正方观点：通过观察得出o1 - preview中存在其他三件事，不只是推理。
    • 反方观点：无
  3. 💡 推理训练发生在强化学习阶段，这是新扩展范式的优势来源。
    • 支持理由：OpenAI已告知相关做法，不难理解。
    • 反对声音：部分人似乎未理解该情况。
  4. 💡 可以用特定数据集和技术复制o1。
    • 支持理由：提到可用ORPO数据集、微软的AICI等复制。
    • 反对声音：如果这么容易复制o1那有竞争力的模型应存在，对此表示质疑。
  5. 💡 小语言模型通过多对话可实现类似功能。
    • 支持理由：理论上可通过同时进行多个对话实现。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 kristaller486: This is not o1, it’s just CoT. O1 is RL - based reasoning system, not just prompt/agent/fine - tuned model.”
    • 亮点：直接指出原帖成果的本质区别。
  2. “🤔 tucnak: RL is a scam, basically.”
    • 亮点：表达对RL的独特看法，引发争议。
  3. “👀 通过对o1 - preview的观察，我得出结论，o1 - preview中存在三件事，不仅仅是“推理”。”
    • 亮点：对o1 - preview的深入观察结论。
  4. “😊 Nice work!”
    • 亮点：对原作者工作的肯定。
  5. “💡 你可以尝试使用 [https://github.com/codelion/optillm] 中的cot_reflection方法，它将在响应中给出思考和反思标记。”
    • 亮点：提供有用的资源推荐。

情感分析

总体情感倾向较为积极理性。主要分歧点在于原帖成果是否为真正的o1、RL是否是骗局以及能否轻松复制o1等技术问题。可能的原因是不同评论者对相关技术概念的理解和认知程度不同，以及对项目成果评判标准的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：在小语言模型通过多对话实现类似功能方面可能会有更多深入探讨。
  • 潜在影响：如果能够更深入理解o1等相关技术的本质和实现方式，可能会对自然语言处理领域的技术发展和项目改进有积极推动作用。

详细内容：

标题：关于重现 GPT o1 CoT 思考模式的热门讨论

最近，Reddit 上出现了一个引人注目的帖子，一位用户分享了其为 OpenWebUI 制作的思考和输出标签功能，并表示在重现类似 GPT-O1 的思考和输出标签方面取得了一定成果，目前仍在完善中。该帖获得了众多关注，引发了热烈的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，通过对 o1 - preview 的观察，认为其存在多个关键要素，如链状思维创建计划、树状思维处理步骤等，这一过程复杂且计算成本高昂。 有人提出，可以通过在每个树分裂处设置检查点来回溯，避免先前的推理污染替代路径。 有人认为这并非真正的 o1，o1 是基于强化学习的推理系统。 有人质疑，如果重现如此容易，为何没有出现能与 o1 竞争的模型。 有人建议使用特定链接中的 cot_reflection 方法。 有人称赞这是个不错的过滤器，希望能更直接地集成到 OpenWebUI 中，并提到了相关的版权和许可问题。 有人指出只是重现了展示给用户的总结性“思考”文本，而非生成实际隐藏的底层思考。 有人认为大多数人应已了解推理的训练发生在强化学习阶段。

总之，这次关于重现 GPT o1 CoT 思考模式的讨论展现了技术探索中的多元观点和深入思考。但关于其是否真正实现了类似 o1 的功能，以及相关技术的实现方式和应用前景，仍存在诸多争议和探讨空间。