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北京時間2024年9月13日凌晨，OpenAI正式發(fā)布了新的人工智能模型o1（o是orion獵戶座，1代表從頭再來，也意味著后續(xù)將出現(xiàn)更多序列），就是此前OpenAI一直在高調(diào)宣傳的草莓大模型。OpenAI沒有延續(xù)使用GPT序列，可見其與傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練模型有新的變革性訓(xùn)練方法和功能，o1具備復(fù)雜推理能力，解決比目前專業(yè)的科學(xué)、代碼和數(shù)學(xué)模型所能解決的更難的問題。值得注意的是，相比GPT-4o等其他大模型，o1推理時間較長、使用成本更高，在不需要復(fù)雜推理的場景并沒有明顯優(yōu)勢，也意味著o1并非GPT-4o的替代品，兩者將并存，未來不排除實(shí)現(xiàn)融合。

基本原理：自我對弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)+思維鏈+推理標(biāo)記+定制數(shù)據(jù)集

一是采用大規(guī)模自我對弈強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Self-play RL），設(shè)置獎懲機(jī)制，讓模型自行學(xué)習(xí)解決問題。這種方法類似于人類通過不斷嘗試和糾錯來掌握新技能。二是內(nèi)置思維鏈（CoT），能夠在解決問題前通過內(nèi)置思維鏈進(jìn)行推導(dǎo)，并將其推理過程外化，使得模型的決策過程更為透明，便于理解和驗(yàn)證。三是引入推理標(biāo)記，用于輔助模型在對話環(huán)境中進(jìn)行深層思考。四是使用專門的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包含了大量復(fù)雜問題和對應(yīng)的解題步驟，有助于模型掌握推理能力。

能力突破：復(fù)雜推理能力超強(qiáng)，數(shù)學(xué)、編碼和科學(xué)尤為出色

o1在一系列超過一般人能力的需要復(fù)雜推理的高難基準(zhǔn)測試中展現(xiàn)出了超強(qiáng)實(shí)力，相比 GPT-4o 有巨大提升。一是數(shù)學(xué)和編碼能力超強(qiáng)，在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO）中，o1解答正確率高達(dá)83%，顯著優(yōu)于GPT-4o的13%。在知名的在線編程比賽Codeforces中，o1拿到89%的百分位，GPT-4o僅為11%。二是在科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用方面，OpenAI聲稱o1的未來版本將在物理、化學(xué)和生物學(xué)等學(xué)科的高難度基準(zhǔn)任務(wù)上超越人類專家的表現(xiàn)。三是安全性顯著提升，在最難的越獄測試中o1預(yù)覽版得84分，遠(yuǎn)超GPT-4o的22分。

圖片來源：OpenAI

潛在應(yīng)用場景：專業(yè)化研究領(lǐng)域，替代更多腦力勞動成為可能

o1的推出預(yù)示著AI將在多個專業(yè)化領(lǐng)域展現(xiàn)出新的更優(yōu)秀的應(yīng)用潛力，例如科學(xué)研究、軟件編程、教育等目前已有大模型只是起到初步輔助作用的領(lǐng)域。在科研領(lǐng)域，它可以幫助研究人員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建，如o1可以被醫(yī)療保健研究人員用來注釋細(xì)胞測序數(shù)據(jù)，被物理學(xué)家用來生成量子光學(xué)所需的復(fù)雜數(shù)學(xué)公式。在軟件開發(fā)中，可以用來構(gòu)建和執(zhí)行多步驟工作流程，在編程中提供代碼生成、調(diào)試和優(yōu)化等幫助。在教育領(lǐng)域，可以幫助學(xué)生解決復(fù)雜的邏輯、計(jì)算及編程問題。此外，o1還可以用于安全研究、市場分析、智能助手、創(chuàng)意設(shè)計(jì)等多個專業(yè)領(lǐng)域。

對大模型發(fā)展的影響和趨勢

一是o1是向AGI邁進(jìn)的重要一步。o1在解決復(fù)雜問題時能夠進(jìn)行深入的思考，并通過內(nèi)部的思考鏈來逐步解決問題，這在一定程度上模擬了人類的慢思考過程，展示了向AGI邁進(jìn)的潛力。它的出現(xiàn)將加快AGI相關(guān)研究的進(jìn)展，并有助于開發(fā)出更加高級的AI系統(tǒng)。

二是開啟大模型能力提升的新范式，強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來新的Scaling Law。o1模型的性能會隨著強(qiáng)化學(xué)習(xí)時間（訓(xùn)練時計(jì)算量）和推理時間（測試時計(jì)算量）的增加而顯著提高。這種基于推理的訓(xùn)練方式與傳統(tǒng)的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練方式（通過增加參數(shù)量和數(shù)據(jù)量）不同，具有獨(dú)特的擴(kuò)展性優(yōu)勢。這表明除了參數(shù)量和數(shù)據(jù)量之外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以成為提高模型能力的重要范式，這為未來的大模型發(fā)展指明了新的方向。

三是算力需求增大，智算集群從萬卡向十萬卡演進(jìn)。o1印證了最近幾個月頭部AI公司形成的新共識：后訓(xùn)練的重要程度在提高，需要的計(jì)算資源可能在未來超過預(yù)訓(xùn)練。近期OpenAI、xAI和META均加大算力投入，先后宣布推出十萬卡集群，將進(jìn)一步提升大模型競爭的壁壘。

四是大模型頭部公司虹吸效應(yīng)凸顯。隨著o1的推出，OpenAI再次拉開了與其它大模型的距離，其“ARPU”值和用戶粘性將提升，進(jìn)一步提升了商業(yè)變現(xiàn)能力。目前ChatGPT的付費(fèi)用戶已經(jīng)超過了1100萬，這意味著ChatGPT每月至少能產(chǎn)生2.25億美元的收入。

高級經(jīng)濟(jì)師，碩士，長期從事通信行業(yè)競爭分析、數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)及前沿技術(shù)跟蹤研究等工作。

碩士，高級工程師，就職于中國電信研究院，主要從事數(shù)字經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域及通信行業(yè)競爭對標(biāo)等相關(guān)研究。

碩士，就職于中國電信研究院，長期從事通信行業(yè)競爭研究，近年來專注于產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、5G等領(lǐng)域研究。