原贴链接

无有效内容可翻译

讨论总结

原帖中关于o1是否只是一个大型语言模型（LLM）引发了众多讨论。大家从不同角度探讨了o1的性质，包括其与推理过程、图灵完备性的关系，还涉及o1的训练数据、与其他模型的比较等，各种观点相互碰撞，既有支持o1只是LLM的，也有认为o1不止是LLM的，整个讨论热度较高。

主要观点

  1. 👍 o1被认为只是一个LLM，但有些人对此存在怀疑。
    • 支持理由：有人能在PC上运行相关模型看到推理过程，认为o1只是被训练长时间闲聊的LLM等。
    • 反对声音：有知名人士认为o1不止是一个语言模型，o1可能包含更多内涵等。
  2. 🔥 LLMs是图灵完备的推理机器，Miles对o1的解读错误。
    • 正方观点：从理论上阐述LLMs的图灵完备性，认为思维链LLMs是更强的推理机器。
    • 反方观点：有人认为Miles不是说LLMs不能推理，而是说思维链提示是目前推理方面的最佳技术水平。
  3. 💡 o1的训练数据生成方式可能与MCTS或类似算法有关。
    • 解释：通过分析o1的表现推测其训练数据的生成算法。
  4. 💡 数据合成可能包含人类音频数据。
    • 解释：根据对o1数据合成的推测，认为可能有人类音频数据参与。
  5. 💡 能解决问题不代表不是LLM，LLM是产生“是什么”而非“为什么”。
    • 解释：从LLM的功能特性出发，区分其与推理的差异。

金句与有趣评论

  1. “😂 AaronFeng47：It’s crazy that there are still people who don’t believe o1 is just an LLM, even when they can run the QwQ 32B model on their own PC and see the whole reasoning process.”
    • 亮点：强调有实际证据下仍有人不相信o1是LLM的惊讶态度。
  2. “🤔 MoffKalast：The trick is getting the CoT to actually do any kind of real reflection and correction.”
    • 亮点：指出思维链中进行反思和修正的困难。
  3. “👀 OrangeESP32x99：If you simplify it, it’s just generating more tokens then coming up with a final answer the end user sees.”
    • 亮点：对相关模型运行机制进行简化描述。
  4. “🤔 CommunismDoesntWork：LLMs are already Turing complete reasoning machines. Chain of thought LLMs are super charged Turing complete reasoning machines.”
    • 亮点：明确表达LLMs的图灵完备性并强调思维链LLMs的特性。
  5. “😎 FluffnPuff_Rebirth：If you stack enough simple things on top of one another you end up with a complex thing.”
    • 亮点：阐述简单事物叠加形成复杂事物的观点。

情感分析

总体情感倾向为理性探讨。主要分歧点在于o1是否只是一个LLM以及LLMs是否是图灵完备的推理机器等。可能的原因是大家对LLM的理解深度不同，以及对o1的内部结构和功能有不同的认识。

趋势与预测

  • 新兴话题：将人类推理与o1推理进行类比的话题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：有助于深入理解LLM的本质和发展方向，可能影响相关领域对LLM的研究和应用。

详细内容：

标题：关于 OpenAI 的 o1 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则有关 OpenAI 的 o1 模型的讨论引起了众多网友的关注。该帖子的标题为“Former OpenAI employee Miles Brundage: ‘o1 is just an LLM though, no reasoning infrastructure. The reasoning is in the chain of thought.’ Current OpenAI employee roon: ‘Miles literally knows what o1 does.’”，获得了大量的点赞和众多的评论。

讨论的主要方向包括 o1 模型究竟是不是仅仅是一个语言模型（LLM），还是具有更复杂的推理架构；其推理能力是如何实现的；与其他类似模型的比较等。

有人认为 o1 只是一个 LLM，即便能够在个人电脑上运行相关模型并看到整个推理过程，依然有人不相信。也有人指出可以通过巧妙的提示让其他模型产生思考过程，并分享了相关链接。还有人认为训练一个 LLM 使其具备反思和修正能力是很有趣的练习。

关于 o1 模型的推理方式，存在多种观点。有人认为其关键在于获得真正的反思和修正能力，也有人认为观察到的只是生成的总结，实际的思考过程并未完全展示给用户。有人认为 o1 与其他模型在本质上相似，只是经过了不同的微调。

有人提出 o1 可能是通过特定算法生成训练数据，还有人将其类比为 AlphaZero ，但也有人认为这种类比存在局限性。

有用户分享了自己利用 AI 完成复杂任务的经历，比如创建数据库和实现记忆保留功能。

讨论中也存在一些共识，比如大家都认可 o1 模型的复杂性和引发的思考的重要性。

特别有见地的观点如有人认为 o1 模型在推理学习中存在固有退化问题，以及有人指出人类对“智能”的定义和评判标准存在模糊性。

总之，关于 o1 模型的讨论充分展示了大家对其架构和能力的深入思考和激烈争论。