OpenAI o1模型推理模式的比较研究

这项研究深入探讨了OpenAI的o1模型的推理能力，特别是在编码、数学和常识推理等任务中与其他测试时间计算方法的比较。o1模型基于GPT-4o骨干构建，在大多数数据集上表现出色。研究确定了o1内部的六种不同推理模式，并对其推理基准进行了全面分析。研究发现，奖励模型的能力和搜索空间是寻求多样化响应方法成功的关键因素。此外，研究强调了代理工作流程相对于逐步BoN的有效性，归因于使用领域特定系统提示促进更好的推理过程。这篇论文由吴思伟领导的团队撰写，对于那些对大型语言模型的推理能力的发展和完善感兴趣的人来说，其发现可能具有重要意义。- OpenAI的o1模型通过推理策略显著增强了LLMs的推理能力。 - o1与现有的测试时计算方法在三个领域的通用推理基准上进行了比较。 - o1模型在大多数数据集上取得了最佳性能。 - 奖励模型的能力和搜索空间限制了搜索多样化回答的方法的上限。 - Agent Workflow比Step-wise BoN在将问题分解为多个子问题的方法中表现更好。 - o1的六种推理模式被总结，并对几个推理基准进行了详细分析。