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02 通用人工智能的雏形-OpenAI o1核心原理揭秘-通过解读谷歌的推理时计算论文来证明
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1 OpenAI Strawberry (o1) 的发布标志着推理时扩展(inference-time scaling)这一范式在生产环境中的普及和部署 2 OpenAI引入了推理token,以便在响应之前“思考”。这些token分解提示并考虑多种方法。 3 OpenAI 可能早就发现了推理扩展法则,而学术界只是最近才发现 3.1 论文1《Large Language Monkeys: Scaling Inference Compute with Repeated Sampling》 3.2 论文2 《Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters》 4 将大量计算转移到服务推理上,而不是预训练/后训练 5 Strawberry 很容易成为一个数据飞轮 如果答案是正确的,整个搜索轨迹就成为了一个包含正面和负面奖励的训练示例的小型数据集。这反过来又改善了 GPT 未来版本的推理核心,类似于 AlphaGo 的价值网络——用于评估每个棋盘位置的质量——随着 MCTS 生成越来越多精细化的训练数据而得到改善 6 对论文2进行了解读:推理时计算 6.1 在预训练期间花费较少的FLOPs,在推理期间花费更多的FLOPs 6.2. 在推理期间可以将预训练模型的大小与额外的计算进行权衡,也提供了一条通往可以减少人类监督的通用自 我改进算法的路径。 6.3.在计算量匹配的情况下进行了比较,比较了具有额外测试时计算的较小模型与预训练了14倍更大的模型。 6.4. 对于那些模型初次尝试就接近正确答案的问题,迭代修订策略可以显著提高答案的质量。 6.5. 对于更复杂或更具挑战性的问题,可能需要更多的探索和不同的解决策略,此时并行采样或基于验证器的搜索可能更为有效。
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