Paper - 搜索和学习的扩展：从强化学习的角度再现o1的路线图

文章摘要： OpenAI o1 代表了人工交互的一个重要里程碑，它在许多需要强有力推理的艰巨任务上实现了专家级的性能这个 http URL 声称 o1 背后的主要技术是加固 learining。最近的工作使用了知识蒸馏等替代方法来模仿 o1 的推理风格，但它们的有效性受到教师模型的能力上限的限制。因此，本文从强化学习的角度分析了实现 O1 的路线图，重点关注四个关键组成部分：策略初始化、奖励设计、搜索和学习。策略初始化使模型能够开发类似人类的推理行为，使它们能够有效地探索复杂问题的解决方案空间。奖励设计通过奖励塑造或奖励建模提供密集而有效的信号，这是搜索和学习的指导。在训练和测试阶段，搜索在生成高质量的解决方案方面起着至关重要的作用，这可以通过更多的计算生成更好的解决方案。学习利用搜索生成的数据来改进策略，这可以通过更多的参数和更多的搜索数据来实现更好的性能。试图复制 O1 的现有开源项目可以被视为我们路线图的一部分或变体。总的来说，这些组成部分强调了学习和搜索如何推动 o1 的发展，为 LLM。

重要

标题